| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| ·织物染色配色的概念与意义 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-8页 |
| ·国外研究现状 | 第7-8页 |
| ·国内研究现状 | 第8页 |
| ·几种常用的织物染色配色方法 | 第8-10页 |
| ·人工配色 | 第8-9页 |
| ·仪器配色 | 第9页 |
| ·计算机配色 | 第9页 |
| ·BP神经网络配色 | 第9-10页 |
| ·基于GA的RBF神经网络配色 | 第10页 |
| ·本文的主要工作 | 第10-12页 |
| 第2章 径向基函数神经网络 | 第12-19页 |
| ·人工神经网络基础 | 第12-16页 |
| ·人工神经元模型 | 第13-14页 |
| ·神经网络基本原理 | 第14页 |
| ·神经网络分类 | 第14-16页 |
| ·RBF神经网络基础 | 第16-19页 |
| ·RBF神经网络的兴起 | 第16页 |
| ·RBF网络结构 | 第16-17页 |
| ·RBF基函数 | 第17-18页 |
| ·RBF神经网络学习算法 | 第18-19页 |
| 第3章 RBFNN用于织物染色配色模型的建立与实现 | 第19-39页 |
| ·仿真平台简介 | 第19-21页 |
| ·NeuroSolutions功能概述 | 第19-21页 |
| ·NeuroSolutions工作方式 | 第21页 |
| ·利用RBFNN进行织物染色配色的实例研究 | 第21-33页 |
| ·教师样本数据准备 | 第21-22页 |
| ·教师样本数据的预处理 | 第22-23页 |
| ·NeuroSolutions的数据格式要求 | 第23页 |
| ·样本及数据来源介绍 | 第23-26页 |
| ·基于配色的RBFNN结构设计 | 第26-28页 |
| ·利用Neural Builder实现配色模型 | 第28-33页 |
| ·仿真实例及结果分析 | 第33-38页 |
| ·CD-3B、CD-R、CD丈青的仿真结果 | 第33-35页 |
| ·3BS、3RS、FBN的仿真结果 | 第35-38页 |
| ·对RBFNN配色模型的讨论 | 第38-39页 |
| 第4章 模糊神经网络简介 | 第39-49页 |
| ·模糊系统概述 | 第39-44页 |
| ·模糊系统的应用和发展 | 第39页 |
| ·模糊推理系统 | 第39-40页 |
| ·模糊理论的主要研究领域 | 第40-41页 |
| ·模糊系统和神经网络的异同 | 第41-42页 |
| ·模糊系统与神经网络的结合 | 第42-44页 |
| ·自适应神经模糊推理系统 | 第44-49页 |
| ·ANFIS产生背景 | 第45页 |
| ·ANFIS结构 | 第45-47页 |
| ·ANFIS学习算法 | 第47-49页 |
| 第5章 ANFIS用于织物染色配色模型的建立与实现 | 第49-59页 |
| ·配色ANFIS模型建立步骤 | 第49-50页 |
| ·建立ANFIS的一般步骤 | 第49页 |
| ·输入变量隶属函数类型和个数的确定 | 第49-50页 |
| ·输入变量空间划分 | 第50页 |
| ·利用ANFIS进行织物染色配色的实例研究 | 第50-54页 |
| ·基于配色的ANFIS结构设计 | 第51-54页 |
| ·仿真实例及结果分析 | 第54-59页 |
| ·CD-3B、CD-R、CD丈青的仿真结果 | 第54-56页 |
| ·3BS、3RS、FBN的仿真结果 | 第56-58页 |
| ·对ANFIS配色模型的总结 | 第58-59页 |
| 第6章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-64页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第64-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |