[发明专利]一种基于神经网络的静电纺丝纤维平均直径预测方法有效
| 申请号： | 201911030831.2 | 申请日： | 2019-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN110656385B | 公开（公告）日： | 2021-01-12 |
| 发明（设计）人： | 王晗;杨朋;陈新;王瑞洲 | 申请（专利权）人： | 季华实验室 |
| 主分类号： | D01D5/00 | 分类号： | D01D5/00 |
| 代理公司： | 深圳国海智峰知识产权代理事务所(普通合伙) 44489 | 代理人： | 王庆海 |
| 地址： | 528200 广东省佛山市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及静电纺丝技术领域，具体公开了一种基于神经网络的静电纺丝纤维平均直径预测方法，包括将静电纺丝工艺参数以及静电纺丝纤维的直径作为训练样本、建立BP神经网络模型、输入训练样本对BP神经网络模型进行训练、将静电纺丝工艺参数输入训练后的BP神经网络模型、训练后的BP神经网络模型对静电纺丝纤维的直径进行预测并得出直径预测值等步骤。本发明的基于神经网络的静电纺丝纤维平均直径预测方法，运用BP神经网络技术，建立建立预测模型得出静电纺丝纤维的平均直径，有效地提高了实验效率，方法简单高效，预测结果可信度较高，降低了试错成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 静电 纺丝 纤维 平均 直径 预测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的静电纺丝纤维平均直径预测方法，其特征在于，所述方法包括：/n将静电纺丝工艺参数以及静电纺丝纤维的直径作为训练样本；/n建立BP神经网络模型；/n输入所述训练样本对所述BP神经网络模型进行训练；/n将所述静电纺丝工艺参数输入训练后的BP神经网络模型，所述训练后的BP神经网络模型对静电纺丝纤维的直径进行预测并得出直径预测值；/n计算所述测试样本中静电纺丝纤维的直径与所述直径预测值的差值，若差值未超出设定值，则根据所述直径预测值计算静电纺丝纤维的平均直径，若差值超出设定值，则将所述差值回传所述BP神经网络模型，进行再次训练及预测。/n
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