基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的織物起毛起球客觀評價.pdf

1、本文研究利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對織物起毛起球等級進(jìn)行客觀評價的方法。BP算法作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳統(tǒng)常用訓(xùn)練算法具有尋優(yōu)精確的特點但也存在不足之處。在本文中，針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由于初始權(quán)值的隨機(jī)選取而造成陷入局部極小的問題，而引入以遺傳算法為基礎(chǔ)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法。遺傳算法具有很強(qiáng)的宏觀搜索能力和良好的全局優(yōu)化性能。利用遺傳算法自身特有的優(yōu)勢找到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的全局最優(yōu)解進(jìn)而提高BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度和精度。該算法使BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的快速并行性和遺

2、傳算法的全局搜索性相結(jié)合，首先利用遺傳算法對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值進(jìn)行全面進(jìn)化設(shè)計，在解空間中定位出較好的搜索空間，然后在進(jìn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中用訓(xùn)練樣本再次尋優(yōu)。
　　 本文引入遺傳算法以優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值和閾值，而建立基于遺傳算法的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并試用于對織物起毛起球的客觀評價。實驗結(jié)果表明該算法可避免BP算法易于陷入局部極小值、訓(xùn)練速度慢、誤差函數(shù)必須可導(dǎo)等缺陷，而且既能夠快速地收斂到全局最優(yōu)解，又能夠在簡