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BP神经网络优化Stearns-Noechel模型的羊毛色纺纱配色
1
作者
史帅杰
李启正
+4 位作者
裘柯槟
朱杰
张斌
纪乐福
陈维国
《毛纺科技》
CAS
北大核心
2024年第4期111-117,共7页
为了提升羊毛色纺纱配色的精确度,通过数理统计方法研究颜色特征中的色相、明度、饱和度与Stearns-Noechel模型参数M值之间的关系,采用BP神经网络对Stearns-Noechel模型参数M值进行优化,并与传统的最优平均M值和波长优化M值等方法进行...
为了提升羊毛色纺纱配色的精确度,通过数理统计方法研究颜色特征中的色相、明度、饱和度与Stearns-Noechel模型参数M值之间的关系,采用BP神经网络对Stearns-Noechel模型参数M值进行优化,并与传统的最优平均M值和波长优化M值等方法进行对比。结果表明:采用BP神经网络优化Stearns-Noechel模型的配色方法比其他2种传统优化方法在颜色预测精确度上都有提高。在99个羊毛混色纱试验样本中,BP神经网络优化方法得到的平均色差最小,为1.1773,其中色差小于1的样本占54%,结合颜色特征采用BP神经网络优化的Stearns-Noechel模型参数具有较好的效果,对羊毛色纺纱的颜色预测精确度有较大的提高。
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关键词
色纺纱
Stearns-Noechel模型
BP神经网络
颜色预测
颜色特征
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职称材料
题名
BP神经网络优化Stearns-Noechel模型的羊毛色纺纱配色
1
作者
史帅杰
李启正
裘柯槟
朱杰
张斌
纪乐福
陈维国
机构
浙江理工大学纺织科学与工程学院
嘉兴南湖学院
浙江中鼎纺织科技有限公司
浙江理工大学桐乡研究院有限公司
出处
《毛纺科技》
CAS
北大核心
2024年第4期111-117,共7页
基金
中国纺织工业联合会科技指导性计划项目(2023028)。
文摘
为了提升羊毛色纺纱配色的精确度,通过数理统计方法研究颜色特征中的色相、明度、饱和度与Stearns-Noechel模型参数M值之间的关系,采用BP神经网络对Stearns-Noechel模型参数M值进行优化,并与传统的最优平均M值和波长优化M值等方法进行对比。结果表明:采用BP神经网络优化Stearns-Noechel模型的配色方法比其他2种传统优化方法在颜色预测精确度上都有提高。在99个羊毛混色纱试验样本中,BP神经网络优化方法得到的平均色差最小,为1.1773,其中色差小于1的样本占54%,结合颜色特征采用BP神经网络优化的Stearns-Noechel模型参数具有较好的效果,对羊毛色纺纱的颜色预测精确度有较大的提高。
关键词
色纺纱
Stearns-Noechel模型
BP神经网络
颜色预测
颜色特征
Keywords
colored spun yarn
Stearns-Noechel model
backpropagation neural network
color prediction
color features
分类号
TS193.1 [轻工技术与工程—纺织化学与染整工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
BP神经网络优化Stearns-Noechel模型的羊毛色纺纱配色
史帅杰
李启正
裘柯槟
朱杰
张斌
纪乐福
陈维国
《毛纺科技》
CAS
北大核心
2024
0
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