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第1章绪论
1.1织物染色配色的概念与意义
1.2国内外研究现状
1.2.1国外研究现状
1.2.2国内研究现状
1.3几种常用的织物染色配色方法
1.3.1人工配色
1.3.2仪器配色
1.3.3计算机配色
1.3.4 BP神经网络配色
1.3.5基于GA的RBF神经网络配色
1.4本文的主要工作
第2章径向基函数神经网络
2.1人工神经网络基础
2.1.1人工神经元模型
2.1.2神经网络基本原理
2.1.3神经网络分类
2.2 RBF神经网络基础
2.2.1 RBF神经网络的兴起
2.2.2 RBF网络结构
2.2.3 RBF基函数
2.2.4 RBF神经网络学习算法
第3章RBFNN用于织物染色配色模型的建立与实现
3.1仿真平台简介
3.1.1 NeuroSolutions功能概述
3.1.2 NeuroSolutions工作方式
3.2利用RBFNN进行织物染色配色的实例研究
3.2.1教师样本数据准备
3.2.2教师样本数据的预处理
3.2.3 NeuroSolutions的数据格式要求
3.2.4样本及数据来源介绍
3.2.5基于配色的RBFNN结构设计
3.2.6利用Neural Builder实现配色模型
3.3仿真实例及结果分析
3.3.1 CD-3B、CD-R、CD丈青的仿真结果
3.3.2 3BS、3RS、FBN的仿真结果
3.4对RBFNN配色模型的讨论
第4章模糊神经网络简介
4.1.模糊系统概述
4.1.1模糊系统的应用和发展
4.1.2模糊推理系统
4.1.3模糊理论的主要研究领域
4.1.4模糊系统和神经网络的异同
4.1.5模糊系统与神经网络的结合
4.2自适应神经模糊推理系统
4.2.1 ANFIS产生背景
4.2.2 ANFIS结构
4.2.3 ANFIS学习算法
第5章ANFIS用于织物染色配色模型的建立与实现
5.1配色ANFIS模型建立步骤
5.1.1建立ANFIS的一般步骤
5.1.2输入变量隶属函数类型和个数的确定
5.1.3输入变量空间划分
5.2利用ANFIS进行织物染色配色的实例研究
5.2.1基于配色的ANFIS结构设计
5.3仿真实例及结果分析
5.3.1 CD-3B、CD-R、CD丈青的仿真结果
5.3.2 3BS、3RS、FBN的仿真结果
5.3.2对ANFIS配色模型的总结
第6章总结与展望
参考文献
攻读学位期间的研究成果
致谢
青岛大学;