基于RBF神經網絡的遺傳算法在織物配色中的應用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、 在染色行業(yè)中，配色一直是一個關鍵的問題。傳統的配色方法依靠人的經驗，既費時又不精確；當前的計算機配色方法主要依靠的是Kubelka-Munk理論，該理論是Kubelka和Munk1939年從完整輻射理論推導出來的，因為存在前提條件，而紡織品未必都能遵守這些前提條件，因此基于Kubelka-Munk理論的計算機配色配出來的結果不準確，需要修正。為克服人工配色方法和當前基于Kubelka-Munk理論計算機配色方法的缺點，本文提出

2、一種基于RBF神經網絡的遺傳算法配色模型，并借助VC和Matlab實現一個織物配色系統原型。 借助染料濃度值與織物反射率之間的非線性關系，以及織物反射率與紡織品顏色Lab值之間的換算關系，認為染料濃度與織物顏色Lab值之間有關系，建立RBF神經網絡來逼近這種關系，其中染料濃度作為RBF神經網絡的輸入，織物顏色Lab值作為RBF神經網絡的輸出。 遺傳算法善于處理傳統方法難于解決的復雜和非線性問題，在基于RBF神經網絡的遺傳

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