【摘 要】
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本文研发了基于人工智能的配棉技术与纱线质量预测系统,研究了B/S结构模式下,将数据层、业务逻辑层和表示层进行封装和分离的数据保护问题。探讨了综合计算机软件和人工智能
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本文研发了基于人工智能的配棉技术与纱线质量预测系统,研究了B/S结构模式下,将数据层、业务逻辑层和表示层进行封装和分离的数据保护问题。探讨了综合计算机软件和人工智能算法等多种关键技术来实现计算机自动配棉和纱线质量预测等多种功能的方法,并在ASP.Net开发平台中实现了MVC架构模式。本文研究了原棉性能与纱线质量之间的关系,为了解决配棉难的问题,设计了新的计算机自动配棉数学模型,分析了基本遗传算法在解决该问题时的优缺点,并运用群体排序和局部寻优等关键技术,提出了一种改进的混合遗传算法。本文设计了BP神经网络和RBF神经网络纱线质量预测模型,分析了标准BP神经网络算法在构建纱线质量预测模型时存在的不足及其原因,探讨了一种改进的BP神经网络纱线质量预测模型,实验证明该模型增加了网络的收敛速度并提高了系统稳定性;构建了基于遗传算法的RBF神经网络纱线质量预测模型,该模型预测精度较高,训练时间较短,能很好地解决纱线质量预测的问题。
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