基于BP神经网络的色纺纱配色

摘要：

针对传统配色模型实用性差的问题,利用神经网络强大的非线性映射能力,探讨基于人工神经网络的色纺纱配色方法.构建了色纺纱BP神经网络配色模型,研究了多种BP算法,隐含层节点数对仿真效果及泛化能力的影响.结果表明:基于BP神经网络的色纺纱配色方法可以实现色纺纱反射率与配方之间的非线性映射,新型算法(Levenberg-Marquardt、拟牛顿、共轭梯度算法)在迭代次数和仿真时间上有较大的优势,隐含层节点数对仿真结果影响较小,训练样本的平均预测色差为0.18,但超出训练范围的样本预测色差较大,因此提高该神经网络的泛化性能是下一步研究的关键.

关键词：色纺纱、BP神经网络、配色、配方预测

所属期刊栏目：36

分类号：TS193.13(纺织工业、染整工业)

资助基金：科技部“科技人员服务企业行动计划”项目2009GJC20037;国家质检总局公益性行业科研专项项目201410110;嘉兴市“现代纺织科技”创新团队开放基金项目MTC2011-002

在线出版日期：2015-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：34-38