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用于染色的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)配色算法

來(lái)源:印染在線 發(fā)布時(shí)間:2012年04月12日

2試驗(yàn)分析

試驗(yàn)中利用極品中三元系列染料的活性染色配方建立了用于配色的BP網(wǎng)絡(luò),由于樣本數(shù)據(jù)復(fù)雜,故在此不列出全部樣本數(shù)據(jù).現(xiàn)僅列出訓(xùn)練樣本中的極品中三元1O組樣本數(shù)據(jù)及對(duì)比試驗(yàn)結(jié)果,驗(yàn)證用于配色試驗(yàn)訓(xùn)練過(guò)的BP網(wǎng)絡(luò).在工廠染色試驗(yàn)中獲得的部分小樣的顏色三刺激值及染色溶液濃度配方數(shù)據(jù)如表2所示.

首先,對(duì)BP網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行有教師值的訓(xùn)練,并對(duì)教師值的模擬染色配方進(jìn)行試驗(yàn).訓(xùn)練BP網(wǎng)絡(luò)用sim0函數(shù)進(jìn)行仿真,樣本數(shù)據(jù)為表2中各小樣的顏色三刺激值、l,、z)的規(guī)格化修正值,教師值(itp目標(biāo)樣本)為表2中各小樣對(duì)應(yīng)的極品中三元的染色溶液濃度(3BS、3RS、FBN),表3為BP網(wǎng)絡(luò)模擬配方.在Matlab中給出了該網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的最后訓(xùn)練精度,即訓(xùn)練次數(shù)(Epoch)在4567/5000次,誤差(MSE)達(dá)到理想值0.000999907/0.001,Gradient0.00160489/le-010.

其次,驗(yàn)證配色系統(tǒng)的泛化能力.用未經(jīng)訓(xùn)練(但是在基礎(chǔ)類庫(kù)表涵蓋數(shù)據(jù)配方范圍)的三拼色小樣(如

表4部分色樣配方預(yù)測(cè)及實(shí)際染色對(duì)比從泛化結(jié)果看,訓(xùn)練過(guò)的BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)于涵蓋在樣本范圍內(nèi)的配方濃度具有較好的適應(yīng)性,而對(duì)訓(xùn)練范圍外(即用中色系列染料模擬深色和淺色色樣的染色溶液配方)的樣本,系統(tǒng)模擬結(jié)果誤差比較大.綜合結(jié)果分析:采用BP網(wǎng)絡(luò)用于針織品染色配色處于試驗(yàn)探索階段,初步試驗(yàn)得到了較好的結(jié)果,BP網(wǎng)絡(luò)對(duì)于訓(xùn)練過(guò)的樣本數(shù)據(jù)識(shí)別性較好,配方精度達(dá)到了理想的0.001.分析預(yù)測(cè)配方數(shù)據(jù)誤差情況并結(jié)合實(shí)際經(jīng)驗(yàn),對(duì)于淺色系,由于本身濃度值比較小,得出的誤差值看似很小,但是對(duì)于樣本本身來(lái)說(shuō)誤差還是較大的,特別是在泛化方面還有待于提高.

 3結(jié)論

與傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)配色方法相比,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)配色具有的優(yōu)點(diǎn):(1)克服了在多種染料配色過(guò)程中,色料混合公式染料濃度增加非線性變化問(wèn)題;(2)具有普遍應(yīng)用的意義,不僅對(duì)于已有基礎(chǔ)數(shù)據(jù)(染料系列、染色工藝)建立色料模型進(jìn)行配色.BP網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)能力,對(duì)于更新的工藝環(huán)境、新的染料系列、新的配方數(shù)據(jù),可以隨時(shí)重新訓(xùn)練配色系統(tǒng),從而實(shí)現(xiàn)配色系統(tǒng)的自動(dòng)調(diào)整;(3)可以改變輸入節(jié)點(diǎn)和輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)目,適應(yīng)不同的采樣設(shè)備獲取的色信息.例如:-nf以使用在RGB顏色空間配色,也可以用于三刺激值配色,或者針對(duì)亮度、彩度和色相空間等有明確顏色信息的方案配色.只要能夠全面給出所需要匹配的色樣本信息使BP網(wǎng)絡(luò)能夠精確找出配色規(guī)律就可用于新系統(tǒng)的構(gòu)建.這樣計(jì)算機(jī)配色系統(tǒng)硬件就可以使用數(shù)碼設(shè)備如專用數(shù)碼相機(jī)、掃描設(shè)備等,而不局限于分光光度儀獲取色信息,為配色技術(shù)發(fā)展開(kāi)拓更廣闊的空間.

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