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题名基于聚类的BP网络在织物染色配色中的应用
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作者
司学锋
张秉森
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机构
青岛大学信息工程学院
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出处
《现代计算机》
2008年第11期4-7,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.60743004)
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文摘
针对织物染色配色过程中的复杂性和非线性问题,提出一种基于聚类的BP神经网络织物染色配色方法。通过模糊C均值聚类方法对初始样本集进行预处理,然后构建结构合理的BP神经网络对处理后的样本集进行训练和仿真。实验结果验证该方法与传统的BP神经网络相比能明显提高网络的收敛速度和泛化能力,能较准确地实现对织物染色配方的预测。
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关键词
BP神经网络
模糊C均值聚类(FCM)
织物染色
配色
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Keywords
BP Neural Network
Fuzzy C-Means (FCM) Clustering
Textile Dyeing
Color Matching
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分类号
TS193
[轻工技术与工程—纺织化学与染整工程]
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题名隐层改进的BP网络在织物染色配色中的应用
被引量:3
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作者
王巍娟
张秉森
聂晴晴
司学锋
李含春
韩蔚
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机构
青岛大学信息工程学院
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出处
《青岛大学学报(工程技术版)》
CAS
2008年第4期40-44,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.60743004)
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文摘
为提高BP网络及其改进网络的收敛和泛化能力,依据计算机配色理论,深入研究了BP神经网络的优缺点,在此基础上提出了一种基于隐层输出反馈改进的BP网络训练算法应用于织物染色配色的算法,并按照此算法进行了织物染色的计算机配色实验。实验验证了人工神经网络算法在织物染色配色中应用的可能性和可靠性,为神经网络模型在织物染色配色中选择和构造合适的高性能网络结构提供了参考。
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关键词
计算机配色
KUBELKA-MUNK理论
BP神经网络
隐层改进
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Keywords
computer color matching
Kubelka-Munk theory
BP neural network
hidden layer improvement
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分类号
TS193
[轻工技术与工程—纺织化学与染整工程]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名织物染色计算机配色的数值分析方法
被引量:2
- 3
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作者
李含春
张秉森
聂晴晴
司学锋
王巍娟
韩蔚
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机构
青岛大学信息工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第5期255-256,270,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60743004)
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文摘
讨论将数值分析的方法引入到织物染色的计算机配色过程中,以解决织物染色配色过程中存在的不确定性和非线性问题。建立基于单色小样值和三拼色小样值与其相应浓度的数学模型,通过数据拟合并使用Newton-Krylov算法,实现染料浓度的求解。实验数据证明该方法精确度较高、计算简单并达到了预期的效果。
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关键词
织物染色
计算机配色
数值分析
数据拟合
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Keywords
textile dyeing
computer color match
numerical analysis
data fitting
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名贝叶斯改进BP神经网络在织物染色配色中的应用
被引量:1
- 4
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作者
聂晴晴
张秉森
李含春
王巍娟
韩蔚
司学锋
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机构
青岛大学信息工程学院
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出处
《青岛大学学报(工程技术版)》
CAS
2008年第4期45-49,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(No.60743004)
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文摘
针对BP算法及其改进算法泛化能力不强的问题,探讨了用贝叶斯正规化算法与LM算法的结合来提高BP神经网络的泛化能力。结果表明,在相同网络规模或误差条件下,贝叶斯正规化算法泛化能力明显优于基本BP算法及其它改进的BP算法,且收敛速度较快。因此文中把贝叶斯正规化算法与LM算法结合应用到了织物染色的计算机配色中,其预测的配方和实验的数据比较接近,证明了该方法的可行性。
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关键词
BP算法
贝叶斯正规化算法
LM算法
计算机配色
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Keywords
BP algorithm
bayesian regularization algorithm
LM algorithm
computer color matching
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分类号
TS193
[轻工技术与工程—纺织化学与染整工程]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名济宁城镇低收入家庭生活状况调研报告
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作者
司学锋
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机构
国家统计局济宁调查队
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出处
《经济视野》
2016年第24期46-46,共1页
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文摘
近年来,随着社会经济持续较快地发展,济宁城镇居民的生活水平不断提高,生活质量大幅改善。另一方面,城镇居民家庭间收入差距问题也开始显现,低收入家庭的生活状况堪忧,如何破解低收入家庭之困成为各级党委政府重点关注的民生问题。为了详细了解济宁城镇低收入家庭的生活状况,抽选301户城镇低收入家庭进行了问卷调查,并结合城镇住户调查数据进行分析。
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关键词
城镇低收入家庭
城镇居民家庭
家庭生活状况
济宁
调研
收入差距问题
经济持续
生活水平
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分类号
F724.782
[经济管理—产业经济]
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