Majumda uses an adaptive neuro-fuzz

Majumda uses an adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS) to predict rotor yarn break elongation and ring yarn unevenness, and compares it with artificial neural networks and linear regression models. Experimental results show that the prediction effect of fuzzy neural model is stronger than that of artificial neural network and linear regression model.

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Majumda使用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）来预测转杯纱断裂伸长率和环锭纱不均匀度，并将其与人工神经网络和线性回归模型进行比较。实验结果表明，模糊神经模型的预测效果强于人工神经网络和线性回归模型。

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Majumda使用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）来预测转子纱线断裂伸长和环纱不均匀度，并将其与人工神经网络和线性回归模型进行比较。实验结果表明，模糊神经模型的预测效果强于人工神经网络和线性回归模型。

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Majumda采用自适应神经模糊推理系统（ANFIS）对转杯纱断裂伸长率和环锭纱不匀率进行预测，并与人工神经网络和线性回归模型进行比较。实验结果表明，模糊神经模型的预测效果优于人工神经网络和线性回归模型。<br>

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