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    基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的牛仔織物上漿率預測研究

    2013-12-03 05:48:02黃馬壯易長海
    山東紡織科技 2013年4期
    關(guān)鍵詞:上漿權(quán)值神經(jīng)元

    黃馬壯,田 磊,易長海,2

    (1.廣東省均安牛仔服裝研究院,廣東 佛山528329;2.武漢紡織大學,湖北 武漢430200)

    牛仔布經(jīng)紗上漿是牛仔布生產(chǎn)過程的一個重要環(huán)節(jié),在生產(chǎn)過程中受到多種工藝因素的影響,其中主要可控因素為漿液濃度、漿槽溫度、漿紗機速度和壓漿輥壓力。在漿紗過程中各工藝參數(shù)對上漿率都有不同程度的影響,而不同品種牛仔織物的原紗和織物其上漿率亦不同,因此在確定牛仔漿紗工藝時就應對其上漿率有準確的估測,以保證漿紗的可織性[1]。

    本文采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡建立工藝參數(shù)與上漿率之間的關(guān)系,根據(jù)已確定的工藝參數(shù)對上漿率進行預測,最后根據(jù)上漿率的大小調(diào)整工藝參數(shù),從而保證準確控制上漿率。

    1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡概言

    BP神經(jīng)網(wǎng)絡,即誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡,是神經(jīng)網(wǎng)絡模型中應用最廣泛的一種[2-3]。它由輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)成。假設BP神經(jīng)網(wǎng)絡每層有N個節(jié)點,作用函數(shù)為非線性的Sigmoid型函數(shù),一般采用f(x)=1/(1+e-x),學習集包括M個樣本模式(Xp,Yp)。對第P個學習樣本(P=1,2,...,M),節(jié)點j的輸入總和記為netpj,輸出記為Opj,則:

    如果任意設置網(wǎng)絡初始權(quán)值,那么對每個輸入樣本P,網(wǎng)絡輸出與期望輸出(dpj)間的誤差為:

    BP網(wǎng)絡的權(quán)值修正公式為:

    上式中引入學習速率η,是為了加快網(wǎng)絡的收斂速度。通常權(quán)值修正公式中還需加一個慣性參數(shù)a,從而有:

    式中,a為一常數(shù)項,它決定上一次的權(quán)值對本次權(quán)值的影響。

    2 上漿率預測模型的建立與訓練

    2.1 樣本數(shù)據(jù)的選擇

    采用奔達紡織集團漿紗工藝的實際生產(chǎn)數(shù)據(jù),其中樣本品種為純棉精梳紗卡,漿紗設備為祖克漿紗機(采用雙漿槽)。根據(jù)以上原則,該網(wǎng)絡模型只適用于純棉精梳紗卡這一品種。樣本產(chǎn)品原料相同,織物規(guī)格(包括經(jīng)緯密度、經(jīng)緯紗線密度、幅寬等)不同,因而上漿率大小有所差別。漿液濃度、漿槽溫度、漿紗機速度和壓漿輥壓力4個因素作為輸入向量,上漿率為輸出向量。具體工藝參數(shù)如表1所示。

    2.2 建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型

    第一,首先確立網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu),設置合理的網(wǎng)絡參數(shù)(如學習速率),進行網(wǎng)絡權(quán)值及閾值初始化。

    表1 漿紗工藝參數(shù)及上漿率

    采用3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡:第一層是輸入層,輸入表1中1~10號共10個樣本,每個樣本有5個相關(guān)因素,分別是漿液濃度、漿槽溫度、漿紗機速度、壓漿輥壓力(I,II),因此輸入層設定5個神經(jīng)元;第二層是隱含層,隱層神經(jīng)元節(jié)點數(shù)是根據(jù)網(wǎng)絡模型訓練時所產(chǎn)生的誤差大小而確定的;第三層是輸出層,由于輸出參數(shù)只有上漿率,因此輸出層設1個神經(jīng)元節(jié)點。

    第二,確定模型所需的訓練樣本,對每個樣本重復步驟第三~第六。

    第三,計算網(wǎng)絡的實際輸出。

    每個神經(jīng)元上作用的函數(shù)常用Sigmoid型非線性函數(shù):

    其中,ωkj為從神經(jīng)元Uk到上一層的神經(jīng)元Uj的連接權(quán)重值;Oj為神經(jīng)元Uj的輸出,netk為神經(jīng)元Uk的輸入值;Ok為Uk神經(jīng)元的輸出;θk為神經(jīng)元Uk的閾值。由式(7)和式(8)計算神經(jīng)元Uk的輸入值和輸出值。中間隱層和輸出層的神經(jīng)元的輸入/輸出也采用這種計算方法。

    第四,計算網(wǎng)絡的反向誤差。若樣本容量是k,n是輸出節(jié)點個數(shù)(在此n=1),網(wǎng)絡的收斂目標是網(wǎng)絡輸出層的輸出值與實際值的總誤差最小。

    第五,權(quán)重學習,修改各層的權(quán)重值和闞值。

    當誤差不滿足精度要求時,將方差對權(quán)重偏導,按梯度下降法修正層間權(quán)重值,不斷迭代,致使直到滿足精度E~0為止。權(quán)值的調(diào)整按下述方法進行,其中,η為學習速率。

    式(12)中,為所有與隱層的神經(jīng)元相連的輸出層神經(jīng)元Wli的反傳誤差,于是權(quán)值的修正公式為:

    第六,若滿足精度要求,可對上漿率進行預測,否則轉(zhuǎn)向第二。

    這里神經(jīng)網(wǎng)絡模型采用DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型實現(xiàn)有指導下的訓練,即以10組數(shù)據(jù)作為直接訓練數(shù)據(jù),2組數(shù)據(jù)作為訓練檢驗和驗證數(shù)據(jù)。學習算法采用動量法,學習率采用自適應調(diào)整算法。進入BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練時,可按網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)確定網(wǎng)絡參數(shù),這里輸入層設定5個神經(jīng)元,隱含層l層,隱層神經(jīng)元節(jié)點數(shù)為20,Sigmoid參數(shù)為0.9,允許誤差0.0001,最大訓練次數(shù)2000,并對輸入節(jié)點的數(shù)值進行標準化轉(zhuǎn)換。

    反復訓練調(diào)整網(wǎng)絡參數(shù)后確定該模型采用Lvenberg Marquardt算法,訓練函數(shù)為trainlm。該網(wǎng)絡的隱含層節(jié)點采用logsig作為傳遞函數(shù),輸出層節(jié)點采用purelin作為傳遞函數(shù)[5]。

    圖1為網(wǎng)絡訓練過程的誤差變化曲線圖。實驗發(fā)現(xiàn),模擬復雜程度不高的非線性關(guān)系采用這種網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)可以達到比較好的效果,在訓練10次后精度已達到10-4,該網(wǎng)絡模型能滿足預設精度,訓練成功。

    圖1 網(wǎng)絡訓練過程的誤差變化曲線圖

    3 網(wǎng)絡模型預測結(jié)果與分析

    BP網(wǎng)絡運行多次后(這里隱層神經(jīng)元個數(shù)取12),樣本誤差為0.000105。學習訓練樣本組(1#~10#)的擬合值與實保實驗值如圖2所示,以及根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡對檢驗和驗證組(11?!?3#)進行的預測的結(jié)果與實際實驗值的比較如圖3所示。

    表2 預測上漿率與實際上漿率對比

    表2預測結(jié)果表明:運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型對上漿率進行預測,具有較好的準確性(系統(tǒng)測試相對誤差tmse=0.0222),不僅對學習樣本的擬合程度高,而且3個檢驗和驗證樣本的預測結(jié)果與實驗值非常接近。隨著更多實驗數(shù)據(jù)的積累和網(wǎng)絡的不斷訓練,會進一步減少網(wǎng)絡訓練時的振蕩,使得預測結(jié)果波動范圍不斷減小。

    4 結(jié)語

    4.1 應用BP神經(jīng)網(wǎng)絡網(wǎng)絡模型對上漿率進行預測,預測上漿率與實際上漿率非常接近,可以滿足實際生產(chǎn)要求。

    4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型能夠比較準確地反映漿紗各工藝參數(shù)與上漿率之間的映射關(guān)系,運用該模型對上漿率進行預測,誤差在實際生產(chǎn)要求的范圍之內(nèi),為漿紗工藝的確定提供了科學依據(jù)。

    4.3 本模型可以通過擴充樣本數(shù)量以及增加樣本種類來提高系統(tǒng)的精度,從而對實際生產(chǎn)起到指導作用。

    [1]朱蘇康,陳元甫.織造學[M].北京:中國紡織出版社,1996.

    [2]張立明.人工神經(jīng)網(wǎng)絡的模型及其應用[M].上海:復旦大學出版社,1995.

    [3]焦李成.神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)理論[M].西安:西安電子科技大學出版社,1990.

    [4]Kandel E R and Schwarts J.Principles of neural science[M].Amsterdam:Elsevier,1985.

    [5]從爽.面向Matlab工具箱的神經(jīng)網(wǎng)絡理論與應用[M].合肥:中國科學技術(shù)大學出版社,1998.

    [6]劉長勝.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的服裝質(zhì)量預測及其前景[J].山東紡織科技,2010,(4):38-41.

    [7]張國強.BP神經(jīng)網(wǎng)絡在紡織服裝上的應用[J].山東紡織科技,2013,54(2):37-40.

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