基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的織物染色計(jì)算機(jī)配色算法研究.pdf

1、本文針對(duì)傳統(tǒng)的織物染色配色方法，費(fèi)時(shí)費(fèi)力，精確度不高等缺點(diǎn)，將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引進(jìn)織物染色配色領(lǐng)域。重點(diǎn)是研究不同類型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在織物染色計(jì)算機(jī)配色中的性能，改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法，建立一個(gè)具有足夠配色精度的織物染色計(jì)算機(jī)配色模型。 首先分析了BP、RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一般理論，結(jié)合兩種網(wǎng)絡(luò)分別建立基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的織物染色計(jì)算機(jī)配色模型。應(yīng)用兩種模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行仿真訓(xùn)練，在比較了兩種不同網(wǎng)絡(luò)模型的預(yù)測(cè)誤差和網(wǎng)絡(luò)性能的基礎(chǔ)上，分析了它們的優(yōu)

2、缺點(diǎn)及改進(jìn)措施。 隨后針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精確度不高、收斂速度慢等缺點(diǎn)，提出了分別用LMBP算法和OWO-HWO算法來改進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)BP算法并且進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，兩種算法無論是在收斂速度還是訓(xùn)練精度上比標(biāo)準(zhǔn)BP算法有了很大的提高。針對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易陷入局部極小點(diǎn)的缺點(diǎn)，將遺傳算法引進(jìn)到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，提出了GA-LMBP算法。算法思想是先利用遺傳算法對(duì)初始權(quán)值進(jìn)行優(yōu)化，在解空間中定位出一個(gè)極好的搜索空間，然后由LMBP算法在這