山羊绒是世界上珍贵的天然纺织原料之一,它以自身特有的轻、柔、滑、糯等特性被誉为动物纤维之王,在国际市场上有“软黄金”和“纤维钻石”之称。在我国,由于山羊绒产业新技术研究滞后,使山羊绒制品向高质量高附加值的方向发展受到限制,因此如何通过质量预测,获取低耗,优质,高附加值的纺织品,是我国纺织工业急需解决的重要课题。本文借助人工神经网络,对粗纱羊绒原料和纺纱过程进行了研究,实现了粗纺羊绒纱线质量的预报。本文在已有研究理论和实际应用的基础上做了大量的研究。首先分析了羊绒的质量指标对成品纱线质量指标的影响,并在中间引入粗纱的物理指标,再进行相关性分析后得出羊绒的物理指标可以直接影响到成纱的物理指标,二者存在一定的相关关系。由此可知,应用人工神经网络模型,通过羊绒物理指标预测成品纱的质量指标成为可能。然后直接采用企业生产数据,应用人工神经网络技术,根据相应的算法建立粗纺羊绒纱线质量预报模型,进而编写程序,设计出应用界面,并训练出最优结构的粗纺羊绒纱线质量预报模型,使模型达到预测准确、速度快、效率高的结果。质量预报模型建立完成后,再将该模型的预测效果与其他方法相比较,得出本文所选用的方法明显优于其他方法。粗纺羊绒纱线质量预报模型的建立,不仅可实现纺纱过程的高利润、高质量和高效率,而且该模型可推广到其他羊绒纺织行业,进而形成整个纺织行业加工系统的快速反应。该模型还设计完成了软件可视化界面,从而彻底实现了纱线质量预报模型的软件化,对降低使用的复杂性,提高软件在生产中的效率,有着十分重要的意义。本模型适用于羊绒企业,具有复杂度低,操作简便,实用性强,界面简洁美观,代码冗余量小,维护成本低,安全、稳定、可靠等特点,经过初步应用测试,运行状况良好。使用模型后提高了企业的生产效率、简化了工作流程,为企业降低了生产成本,带来了经济效益。