| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 纺织品色差检测研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 纺织品光照校正研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文的主要工作及结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 基于旋转森林的集成PSO-SLSSVR印染品光照校正 | 第17-39页 |
| 2.1 稀疏化最小二乘支持向量回归 | 第18-20页 |
| 2.1.1 最小二乘支持向量回归 | 第18-19页 |
| 2.1.2 稀疏化最小二乘支持向量回归 | 第19-20页 |
| 2.2 改进的粒子群优化算法 | 第20-21页 |
| 2.3 旋转森林算法 | 第21-22页 |
| 2.4 基于RF-PSO-SLSSVR的印染品光照校正 | 第22-27页 |
| 2.4.1 PSO-SLSSVR模型 | 第22-24页 |
| 2.4.2 RF-PSO-SLSSVR模型 | 第24-26页 |
| 2.4.3 Grey-edge特征提取方法 | 第26-27页 |
| 2.5 实验结果与分析 | 第27-38页 |
| 2.5.1 实验条件 | 第27-28页 |
| 2.5.2 评价标准 | 第28-30页 |
| 2.5.3 实验参数设置 | 第30-31页 |
| 2.5.4 算法结果讨论 | 第31-38页 |
| 2.6 本章小结 | 第38-39页 |
| 第三章 基于旋转森林的集成DE-OSELM印染品光照校正 | 第39-58页 |
| 3.1 在线顺序极限学习机 | 第41-42页 |
| 3.2 差分进化算法 | 第42-44页 |
| 3.3 基于RF-DE-OSELM的印染品光照校正 | 第44-48页 |
| 3.3.1 DE-OSELM模型 | 第44-46页 |
| 3.3.2 RF-DE-OSELM光照估计模型 | 第46-48页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第48-57页 |
| 3.4.1 实验条件 | 第48-49页 |
| 3.4.2 评价标准 | 第49页 |
| 3.4.3 实验参数设置 | 第49-50页 |
| 3.4.4 实验结果讨论 | 第50-57页 |
| 3.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第四章 印染品色差检测分类 | 第58-76页 |
| 4.1 支持向量机 | 第58-60页 |
| 4.2 改进的灰狼优化算法 | 第60-63页 |
| 4.2.1 标准灰狼优化算法 | 第60-62页 |
| 4.2.2 改进的灰狼优化算法(DE-GWO) | 第62-63页 |
| 4.3 基于DE-GWO的支持向量机分类模型 (DE-GWO-SVM) | 第63-65页 |
| 4.4 DE-GWO-SVM色差分类实验研究 | 第65-67页 |
| 4.4.1 色差检测分类数据准备和数据描述 | 第66-67页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第67-75页 |
| 4.5.1 实验条件 | 第67页 |
| 4.5.2 评价标准 | 第67页 |
| 4.5.3 实验参数设置 | 第67-68页 |
| 4.5.4 算法结果讨论 | 第68-75页 |
| 4.6 本章小结 | 第75-76页 |
| 第五章 总结与展望 | 第76-79页 |
| 参考文献 | 第79-84页 |
| 致谢 | 第84-85页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第85页 |
