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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
전붕수 (성균관대학교 섬유공학과) 양철곤 (성균관대학교 섬유공학과)
저널정보
한국섬유공학회 한국섬유공학회지 한국섬유공학회지 제34권 제11호
발행연도
1997.1
수록면
731 - 738 (8page)

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

1997

회귀분석과 신경망을 이용한 면방적사의 강도 예측
전붕수 ,  양철곤 한국섬유공학회지 1997.01 학술저널

1996

신경망을 이용한 면방적사의 강도 예측
전붕수 ,  양철곤 ,  김성희 한국섬유공학회 학술발표논문집 1996.01 학술대회자료

초록· 키워드

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The statistical analysis and artificial neural networks were applied to the prediction of cotton yarn strength with fiber properties measured by an HVI instrument. The linear and non linear relationships between fiber properties and yarn strength were compared in the multiple regression analysis. The coefficients of correlation and determination as well as the adjusted coefficients of determination were calculated in order to select effective parameters among the various fiber properties. Neural networks with the back propagation learning algorithm were trained to match a set of input data with the corresponding set of output data, and their weights were obtained. The results obtained by the statistical analysis and neural networks were compared with each other in terms of the mean of square error between the target values and the experimental ones. It is therefore concluded that neural networks provide an effective tool alternative to the statistical method for yarn strength prediction and do not require a specific model necessary for the regression method.

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