针对传统精梳毛纺工艺参数反演模型收敛性和稳定性不理想、泛化性能差、反演精度低等问题,以及标准遗传算法(SGA)应用于复杂优化问题时存在早熟收敛等缺点,以BP神经网络为基础,提出一种混合种群遗传人工神经网络(MPG-ANN)反演模型,首先以混合种群遗传算法优化BP神经网络的权值与阈值来建立预测模型,在此基础上根据毛纱CV值建立混合种群遗传算法反演模型,用来反演精梳毛纺生产过程工艺参数.以纺纱车间大量现场工艺检测数据为对象,并以工艺参数毛条含油量及细纱牵伸倍数进行反演验证,结果表明MPG-ANN模型反演精度达97%,相比于标准遗传算法人工神经网络(SGA-ANN)模型提高4%,同时反演结果波动幅度相比于SGA-ANN模型降低了6.28%.该方法可为精梳毛纺生产过程质量控制提供有效的理论指导,对纺织企业新产品工艺开发设计的快速决策具有很好的借鉴作用。