[发明专利]一种基于最小二乘支持向量机的色纺纱配色方法

摘要

本发明涉及一种基于最小二乘支持向量机的色纺纱配色方法，其特征在于，包括选定基准色纤维，采集相应颜色数据值；选取部分或全部基准色纤维，以不同组合方式和不同的混合比例进行纺纱制样，测量所有试样的反射率值；将标准样的反射率值及对应比例关系作为训练样本，对LS‑SVM函数模型进行训练；计算得到相应的试样配方C；根据预测配方C进行打样，获得仿样并测量其反射率；比较目标样与仿样的色差，若色差满足预设值，则确定该比例为最佳配方，否则进行配方修正；将最佳配方输入LS‑SVM的训练集，进行训练。该方法采用的基础色纤维种类少，计算得到的配方经过验证与修正后，最佳配方的准确率高，配色简便可靠，效率高，实用性强。

主权项

一种基于最小二乘支持向量机的色纺纱配色方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、选定不同颜色的基准色纤维，各基准色纤维的颜色具有相对独立的特点，采集各基准色纤维对应的颜色数据值；步骤2、选取部分或全部基准色纤维，以不同组合方式和不同的混合比例进行纺纱制样，获得不同的试样，将不同组合方式和不同的混合比例定义为不同的配方比例，并将获得的试样定义为标准样，测量所有标准样的颜色数据值；步骤3、将各标准样的颜色数据值及对应的配方比例作为训练集，对最小二乘支持向量机函数模型进行训练，并建立颜色数据值与比例关系之间的关系；步骤4、测量目标试样的颜色数据值，输入训练好的最小二乘支持向量机函数模型中，计算得到相应的预测配方比例C；步骤5、根据预测配方比例C进行打样，获得仿样，测量仿样的颜色数据值，比较目标试样与仿样的色差，若色差满足预设值，则确定预测配方比例C及对应的颜色数据值为最佳配方，否则对颜色数据值进行配方修正，将修正后的颜色数据值及对应的预测配方比例C作为最佳配方；步骤6、将步骤5得到的最佳配方输入最小二乘支持向量机函数模型的训练集，重新对最小二乘支持向量机函数模型进行训练，若需要测量下一个目标试样，则返回步骤4。