he second method uses the BP neural network's non-linear mapping and a的简体中文翻译

he second method uses the BP neural

he second method uses the BP neural network's non-linear mapping and adaptive capabilities to simulate the complex non-linear relationship between input factors and output factors in actual yarn production, and uses key process factors and raw cotton quality factors as input variables The yarn quality prediction method based on the three-layer BP neural network and the yarn quality prediction method based on the four-layer BP neural network are designed respectively, and the prediction results of the two prediction methods are compared and analyzed.
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第二种方法使用BP神经网络的非线性映射和自适应功能来模拟实际纱线生产中输入因子和输出因子之间的复杂非线性关系,并使用关键过程因子和原棉质量因子作为输入变量。分别设计了基于三层BP神经网络的纱线预测方法和基于四层BP神经网络的纱线质量预测方法,并对两种预测方法的预测结果进行了比较和分析。
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第二种方法利用BP神经网络的非线性映射和自适应能力,模拟实际纱线生产中的输入因子与输出因子之间的复杂非线性关系,并采用关键工艺因子和原棉质量因子作为输入变量,分别设计了基于三层BP神经网络的纱线质量预测方法和基于四层BP神经网络的纱线质量预测方法,对两种预测方法的预测结果进行了比较和分析。
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第二种方法利用BP神经网络的非线性映射和自适应能力,模拟实际纱线生产中输入因素和输出因素之间复杂的非线性关系,以关键工序因素和原棉质量因素为输入变量,基于三层BP的纱线质量预测方法分别设计了神经网络和基于四层BP神经网络的成纱质量预测方法,并对两种预测方法的预测结果进行了比较分析。<br>
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