【摘 要】
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针对缝纫机缝纫性能评价难的问题,设计了一种基于BP神经网络的缝纫机缝纫性能客观测量评价系统。在缝纫机机械性能与缝纫性能之间构建了1个3层神经网络模型,该神经网络模型由
【机 构】
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宁波大学信息科学与工程学院,台州职业技术学院机电学院,浙江大学机械工程学系
【基金项目】
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浙江省自然科学基金资助项目(Y1080974)
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针对缝纫机缝纫性能评价难的问题,设计了一种基于BP神经网络的缝纫机缝纫性能客观测量评价系统。在缝纫机机械性能与缝纫性能之间构建了1个3层神经网络模型,该神经网络模型由4个子网络模型构成。分别负责4个缝纫性能指标的评价,同时研究了面料可缝性、缝纫性能、面料缝纫质量三者之间的量化关系。提出样本采集方案,设计了一套基于VB与MatLab的应用软件和基于USB数据采集卡的测量系统,在此基础上进行了实验研究。结果表明,BP神经网络在给定的样本下学习收敛效果较好,对被测缝纫机缝纫性能的评价与实际结果一致。
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