人工神经网络（ArtificialNeuralNetworks，ANN）技术，是一种不需要选取基函数系的非线性函数逼近方法，具有自学习、自组织和自适应、固有的并行结构和并行处理、知识的分布存储、容错性等功能和特点，在复杂系统的建模问铨上表现了它的优越性。在生物、商业、环境、金融、制造业、医学、军事、通信等方面已经获得广泛应用，在纺织行业的研究及生产中，也越来越得到重视。

　　2神经网络技术简介神经网络由许多并行运算的简单单元组成，这些单元类似于生物神经系统的单元。神经网络是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单。功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。

　　人们对神经网络理论的探索性研究始于本世纪40年代经过50多年的发展，至今已提出了几十种神经网络模型，大致分为以下两大类：网等；神经网络技术目前发展趋向是与其它学科向交叉，如与小波相结合形成是小波神经网络（waveletneuralnetwork），是近两年国际上新兴的一种数学建模分析方法，是结合*近发展的小波变换与人工神经网络的思想而形成的，已经开始有效地应用于信号处理、数据压缩、故障诊断等众多领域。

　　神经网络模型的计算及模拟和计算机是分不开的，目前国内外用的比较多的软件是美国MathWork公司推出的MATLAB软件。使用其中的神经网络工具箱（NeuralNeworkToolbox），可以大大减小编程的复杂程度，使得专业人员有更多的时间投人到神经网络的应用研究中。

　　3神经网络在纺织中的应用虽然20世纪40年代就出现了神经网络理论，但由于自身的不完善，其应用有很多的局限性，随着神经网络理论的逐渐成熟，神经网络技术在20世纪80年代以后出现了应用高潮，在纺织领域中的应用主要在20世纪90年代以后。神经网络技术在纺织中的主要应用如下：3.1纤维增强复合材料性能的研究纤维增强复合材料是指利用纺织纤维、纱线或织物等作增强材料，与树脂基体复合所制成的一类材料。纤维增强复合材料，尤其是三维织物增强复合材料结构设计自由度大。影响因素多，利用传统的力学建模方法来研究其结构和性能的关系，目前尚存在许多困难。人们一直在寻求一种具有良好材料性能预报精度的方法，如使用神经网络技术研究纤维复合材料的性能，用CCD40采集织物表面数据，经处理后得到的织物能量图谱信息，做为神经网络模型的输人量。实验结果表明，该系统的识别率篼，识别速度快。神经网络模型还可以非常准确地对织物起球等级进行评定w，采用激光三联技术获取织物表面的三维信息，经过处理后得到起球特征参数做为神经网络模型的输人量以对织物的起球等级进行评定。此外，还可以使用神经网络技术对纤维进行鉴别，这种方是用样本库中的390个样本17种不同的纤维类型的红外吸收光谱来训练神经网络模型。实验表明该方法可以分辩成分相近的纤维和混纺纱线中的纤维。

　　3.3纺织工艺的优化这是神经网络技术在纺织中应用较多的领域。如可以用神经网络技术对织物在服装加工中的行为进行预测。在服装生产过程的铺料、裁剪、缝制和熨烫过程中，织物会受到拉伸力的作用，衣片的匹配问题，线缝的起拱问题和服装形态保持问题主要是由不适当的织物拉伸性能引起的。弯曲和剪切性能则会影响到织物被加工成三维服装的能力。织物的表面结构和摩擦性能对铺料、衣片分离、缝制加工和服装外观都有影响。织物的压缩性能与服装手感和外观密切相关。尽管目前已有一些理论公式可以用于根据织物力学性能指标预测其服装加工的行为，但实践证明由于各参数间的非线性关系以及多个影响因素存在，这两者之间的关系是很难用传统的数学的、力学的方法来描述，而人工神经网络正好适用于解决这类问铨。还可以用神经网络技术研究生丝抱合与结构间的定童关系，为茧的干燥和贮藏、制丝工艺等方两开展饱和定量研究提供可靠的理论依据。另外，纤维品质、工艺参数及纱线品质之间的关系也是非线性的，可以采用神经网络技术预纱线的断裂强力和断裂伸长，以此来优化工艺参数，获得*佳的工艺配置。

　　3.4纺织机械的自动控制神经网络技术在控制领域中也是比较前沿的学科，可以看成是“智能控制”的一个分支，为解决复杂的非线性、不确定的系统的控制开辟了一条新的途径。神经网络能够适应在线运行，并同时进行定量和定性操作。神经网络的强适应性和信息融合能力使得网络过程可以同时输入大量不同的控制符号，解决输人信息间的互补和冗余的问题，并实现信息集成和融合处理。神经网络技术在纺织机械的自动控制中的应用目前还不多，日本的日产公司将神经网络技术应用于喷气织机的-自动控制中，用来控制纬纱张力、进行断纬处理及故障的诊断等。实际上，神经网络技术在各类纺织机械的自动控制中都有良好的应用前景。比如可以用在浆纱机的监控系统中，对浆槽温度、纱线伸长、上浆压力等参数进行自动控制。

　　4结论神经网络技术在纺织中的应用还处于起步阶段，许多研究及应用还有待于深化，如纺织企业的质量控制、纺织企业计算机集成制造技术（CIMS）的实现等方面还有很大的应用潜力。随着神经网络技术的日趋成熟、神经网络软件功能及易用性的提篼，神经网络分析技术将越来越成为纺织工程技术人员解决各领域相关问题的有利武器。