针对传统配色方法及配色算法存在不足之处,利用BP神经网络对色纺纱进行配方预测,并用遗传算法对其进行改进.结果表明:将遗传算法引入到BP神经网络,可优化BP神经网络配色模型;测试样本包含在训练样本中时,预测配方精度非常高,配方绝对误差均值几乎为0;而测试样本不包含在训练样本中时,预测配方精度较低,配方绝对误差均值为0.033,初次打样色差均值为1.69 CMC(2∶1),大于1 CMC(2∶1).
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