[发明专利]基于神经网络的色纺纱配色方法有效
| 申请号： | 201610113381.3 | 申请日： | 2016-02-29 |
| 公开（公告）号： | CN105787559B | 公开（公告）日： | 2017-12-26 |
| 发明（设计）人： | 沈加加 | 申请（专利权）人： | 嘉兴学院 |
| 主分类号： | G06N3/08 | 分类号： | G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙)11350 | 代理人： | 汤东凤 |
| 地址： | 314001 *** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于神经网络的色纺纱配色方法，包括以下步骤(1)测量标样反射率，并转化为模型反射率；(2)采用BP神经网络计算重均模型反射率F(Rw)；(3)利用约束最小二乘法算法，获得配方C预报方案；(4)根据预报的配方进行打样，并测得打样色的反射率Rp；(5)计算标样反射率Rs与打样色Rp之间的色差，如果色差满足设定要求，就完成配色，否则，进入配方修正程序。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 神经网络 纺纱 配色 方法 | ||
【主权项】：
一种基于神经网络的色纺纱配色方法，其特征是：采用串联神经网络与Stearns‑Noechel色纺纱配色模型，具体包括以下步骤：(1)测量标样反射率，并转化为模型反射率；采用光谱光度仪测试获得标样的反射率Rs，代入配色模型公式，转化为标样模型反射率F(Rs)；光谱光度仪测量条件是波长范围400～700nm，间隔10nm；(2)采用BP神经网络计算重均模型反射率F(Rw)；以标样模型反射率F(Rs)为输入，应用BP神经网络进行计算，输出重均模型反射率F(Rw)；(3)利用约束最小二乘法算法，获得配方C预报方案；用单色模型反射率F(Ri)拟合步骤(2)获得的重均模型反射率F(Rw)，在约束条件下运算，获得配方C,配方C包括各单色组份和相应比例；(4)根据预报的配方进行打样，并测得打样色Rp的反射率；根据配方C进行生产打样，将打样色经光谱光度仪测试后获得反射率Rp；(5)计算标样反射率Rs与打样色Rp之间的色差，如果色差满足设定要求，就完成配色，否则，进入配方修正程序；所述步骤(2)中的BP神经网络的输入和输出项均为模型反射率，即反射率都经Stearns‑Noechel配色模型公式转化。
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