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1、 在染色行業(yè)中，配色一直是一個(gè)關(guān)鍵的問題。傳統(tǒng)的配色方法依靠人的經(jīng)驗(yàn)，既費(fèi)時(shí)又不精確；當(dāng)前的計(jì)算機(jī)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(dǎo)出來的，因?yàn)榇嬖谇疤釛l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(jì)算機(jī)配色配出來的結(jié)果不準(zhǔn)確，需要修正。為克服人工配色方法和當(dāng)前基于Kubelka-Munk理論計(jì)算機(jī)配色方法的缺點(diǎn)，本文提出
2、一種基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遺傳算法配色模型，并借助VC和Matlab實(shí)現(xiàn)一個(gè)織物配色系統(tǒng)原型。 借助染料濃度值與織物反射率之間的非線性關(guān)系，以及織物反射率與紡織品顏色Lab值之間的換算關(guān)系，認(rèn)為染料濃度與織物顏色Lab值之間有關(guān)系，建立RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來逼近這種關(guān)系，其中染料濃度作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，織物顏色Lab值作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出。 遺傳算法善于處理傳統(tǒng)方法難于解決的復(fù)雜和非線性問題，在基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遺傳
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