پیش بینی خصوصیات نخ ریسیده شده در ریسندگی فاستونی با استفاده از روش ترکیبی شبکه عصبی با ناظر و بدون ناظر

نویسندگان

وجیهه مظفری شمسی

vajiha mozafary shamsi دانشگاه یزد پدارم پیوندی

دانشگاه یزد

چکیده

یکنواختی نخ، یکی از مهم ترین پارامترهای نخ از لحاظ کیفی می باشد که تأثیرات قابل توجهی بر عملیات چله کشی، بافندگی و در نهایت منسوج تولیدی دارد. این پارامتر بستگی مستقیم به خصوصیات الیاف و پارامترهای فرآیند ریسندگی دارد. در این تحقیق نایکنواختی نخ در سیستم ریسندگی فاستونی با استفاده از روش ترکیبی شبکه عصبی خود سازمان دهنده کوهونن و شبکه پرسپترون پیش بینی گردیده است. تعداد 2490 سری آزمایش شامل پارامترهای مواد اولیه و پارامترهای کیفی نخ تولیدی در یک کارخانه ریسندگی فاستونی جمع آوری و مورد پردازش قرار گرفت. در مرحله اول، ابتدا داده ها با استفاده از شبکه عصبی کوهونن خوشه بندی گردید. سپس هر خوشه به طور جداگانه به یک شبکه پرسپترون تغذیه گردید .در مرحله بعدی، پیش بینی یکنواختی نخ تنها با یک شبکه پرسپترون صورت پذیرفت. مقایسه نتایج حاصل از روش ترکیبی در مقایسه با شبکه پرسپترون نشان داد که استفاده از روش ترکیبی شبکه کوهونن و پرسپترون، خطا را به میزان 3.34 درصد کاهش می دهد.

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

اثر بربرین در تنظیم آستروسیتهای Gfap+ ناحیه هیپوکمپ موشهای صحرایی دیابتی شده با استرپتوزوتوسین

Background: Diabetes mellitus increases the risk of central nervous system (CNS) disorders such as stroke, seizures, dementia, and cognitive impairment. Berberine, a natural isoquinolne alkaloid, is reported to exhibit beneficial effect in various neurodegenerative and neuropsychiatric disorders. Moreover astrocytes are proving critical for normal CNS function, and alterations in their activity...

متن کامل

اثر بربرین در تنظیم آستروسیتهای Gfap+ ناحیه هیپوکمپ موشهای صحرایی دیابتی شده با استرپتوزوتوسین

Background: Diabetes mellitus increases the risk of central nervous system (CNS) disorders such as stroke, seizures, dementia, and cognitive impairment. Berberine, a natural isoquinolne alkaloid, is reported to exhibit beneficial effect in various neurodegenerative and neuropsychiatric disorders. Moreover astrocytes are proving critical for normal CNS function, and alterations in their activity...

متن کامل

پیش بینی دامنه تغییرات طلا با استفاده از مدل ترکیبی ARIMA و شبکه عصبی

مدل خودرگرسیو میانگین متحرک انباشته (ARIMA) که تحت عنوان روش باکس و جنکینزشناخته می‌شود، یکی از پرکاربردترین مدل‌ها در پیش‌بینی سری‌های زمانی است. اما پیش­ فرض اصلی این مدل خطی بودن سری­های زمانی می­باشد. از سوی دیگر شبکه­ی عصبی یک تخمین زننده­ی عمومی است که الگو­های غیر خطی را بسیار خوب مدل­سازی می­نماید. دانستن الگوی داده­ها مبنی بر خطی و غیر خطی بودن در واقعیت کمی دشوار است، بنابراین این اید...

متن کامل

پیش بینی نوسانات بازده بازار با استفاده از مدل های ترکیبی گارچ ـ شبکه عصبی

در این پژوهش به مطالعه توان پیش بینی طیف وسیعی از مدل های ناهمسانی واریانس شرطی (G)ARCH طی یک دوره 126 ماهه بر روی بازده روزانه شاخص کل بورس تهران (TEDPIX) پرداخته شده است. نتایج بررسی این مدل ها تأیید کننده وجود سه ویژگی نوسان خوشه ای، عدم تقارن و نیز غیر خطی بودن، در سری زمانی بازده می باشد. سپس با هدف افزایش قدرت پیش بینی، این مدل ها با شبکه های عصبی مصنوعی ترکیب شده اند و نتایج حاصل از طرق ...

متن کامل

منابع من

با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید


عنوان ژورنال:
محاسبات نرم

جلد ۲، شماره ۲، صفحات ۶۲-۷۳

میزبانی شده توسط پلتفرم ابری doprax.com

copyright © 2015-2023