| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究背景与意义 | 第7-8页 |
| ·国内外研究动态 | 第8-10页 |
| ·计算机配色技术简介 | 第8-9页 |
| ·国内外研究动态 | 第9-10页 |
| ·主要内容与创新点 | 第10-12页 |
| 第二章 织物染色配色原理 | 第12-18页 |
| ·色度学基本原理 | 第12-15页 |
| ·颜色属性 | 第12页 |
| ·颜色空间 | 第12-13页 |
| ·颜色混合 | 第13页 |
| ·色差分析 | 第13-15页 |
| ·配色的理论基础——Kubelka-Munk理论 | 第15页 |
| ·计算机配色技术 | 第15-17页 |
| ·三刺激值配色方法 | 第15-16页 |
| ·全光谱配色方法 | 第16页 |
| ·神经网络配色方法 | 第16-17页 |
| ·本章小结 | 第17-18页 |
| 第三章 模糊神经网络及优化算法简介 | 第18-28页 |
| ·模糊系统概述 | 第18-20页 |
| ·模糊系统的产生和发展 | 第18-19页 |
| ·模糊理论的主要研究领域 | 第19页 |
| ·模糊系统与神经网络的结合 | 第19-20页 |
| ·基于自适应神经网络的模糊推理系统 | 第20-22页 |
| ·ANFIS产生背景 | 第20页 |
| ·ANFIS的结构 | 第20-22页 |
| ·ANFIS的学习算法 | 第22页 |
| ·遗传算法概述 | 第22-25页 |
| ·遗传算法与ANFIS的结合原理 | 第24-25页 |
| ·粒子群算法概述 | 第25-27页 |
| ·粒子群算法与ANFIS的结合原理 | 第26-27页 |
| ·遗传算法与粒子群算法的比较 | 第27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 基于优化算法改进的ANFIS配色模型的设计与实现 | 第28-40页 |
| ·基于ANFIS配色模型结构的确定 | 第28-29页 |
| ·基于ANFIS配色模型的设计及参数的确定 | 第29页 |
| ·学习算法的选择确定 | 第29-31页 |
| ·ANFIS模型的参数优化 | 第30页 |
| ·基于GA的ANFIS模型的参数优化 | 第30页 |
| ·基于PSO的ANFIS模型的参数优化 | 第30-31页 |
| ·样本数据的获取及预处理 | 第31-33页 |
| ·仿真软件及ANFIS模型的实现 | 第33-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第五章 基于ANFIS配色模型的仿真实验及结果分析 | 第40-47页 |
| ·基于ANFIS配色模型的仿真结果分析 | 第40-42页 |
| ·虹光深三元三拼色(CD-3B、CD-R、CD丈青)数据的仿真结果 | 第40-41页 |
| ·极品中三元三拼色(3BS、3RS、FBN)的仿真结果 | 第41-42页 |
| ·基于遗传算法改进的ANFIS配色模型的仿真结果分析 | 第42-44页 |
| ·虹光深三元三拼色(CD-3B、CD-R、CD丈青)的仿真结果 | 第42-43页 |
| ·极品中三元三拼色(3BS、3RS、FBN)的仿真结果 | 第43-44页 |
| ·基于PSO算法改进的ANFIS配色模型的仿真结果分析 | 第44-46页 |
| ·虹光深三元三拼色(CD-3B、CD-R、CD丈青)的仿真结果 | 第44-45页 |
| ·极品中三元三拼色(3BS、3RS、FBN)的仿真结果 | 第45-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第六章 数学建模方法在织物染色配色中的应用研究 | 第47-56页 |
| ·配色数学模型建立的基础 | 第47页 |
| ·单色染料数学模型的建立 | 第47-48页 |
| ·单色染料浓度与单色小样三刺激值之间的关系 | 第47-48页 |
| ·三拼色染料数学模型的建立 | 第48-54页 |
| ·配方浓度与三拼色小样三刺激值之间的关系 | 第48-52页 |
| ·模型求解分析 | 第52页 |
| ·模拟退火算法 | 第52-53页 |
| ·具体求解步骤 | 第53-54页 |
| ·计算结果与分析 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第七章 总结和展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-61页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
