【作者】 张安岭；

【导师】 张秉森；

【作者基本信息】 青岛大学 ， 计算机软件与理论， 2006， 硕士

【摘要】 配色是染色行业中至关重要的一个环节,传统的配色方法完全依靠人的经验,费时而且不准确。计算机技术和色度学的发展使计算机配色的实现成为可能,而Kubelka-Munk理论的提出更是为计算机配色奠定了理论基础。然而由于假设条件的存在,使得传统的基于Kubelka-Munk理论的配色方法存在一定的缺陷,从而也影响了它的推广使用。Elman网络是动态回归神经网络的一种,它具有强大的数据处理和非线性映射的能力。利用Elman神经网络进行配色,可以避免传统的计算机配色方法的缺点。本文就Elman神经网络在织物染色的计算机配色中的应用进行了研究:一、分析了织物染色的配色原理,提出了用Elman神经网络进行配色的方法。二、以青岛宏泰印染厂提供的染色资料为基础,对织物标样的色彩和配方进行了量化和归一化处理;并建立了相应的Elman神经网络配色模型。通过实验证明了Elman神经网络相对于BP网络具有更好的收敛特性,且生成的配方具有更好的准确性。三、运用VB和Matlab混合编程技术,开发了基于Elman神经网络的织物染色配色系统,并且结合青岛宏泰印染厂提供的资料对配色系统进行了测试,测试结果证明系统具有实用价值。更多还原

【Abstract】 Color matching is a very important procedure in textile dyeing industry. Because of depending on human’s experience, traditional way of color matching in dyeing is not only time-consuming, but also inaccurate. On the other hand, computer color matching method that is based on Kubelka-Munk theory has some disadvantage, mainly because the theory is related to some pre-determined assumptions. So computer color matching in dyeing based on Elman neural network is proposed as a new method. By analyzing the principle of color matching in dyeing, a new Elman network model is constructed with the data provided by Qingdao Hongtai Dyeing Company. Finally, a hybrid programming method with VB and Matlab is introduced and applied to develop the computer color matching system for dyeing. The color matching system can carry out studying and color matching, thus it has the value to use in production.更多还原