| 第1章 绪论 | 第1-15页 |
| ·概述 | 第6-7页 |
| ·计算机配色技术的发展历史与现状 | 第7-11页 |
| ·计算机配色研究的历史 | 第7-8页 |
| ·计算机配色研究现状 | 第8-11页 |
| ·人工神经网络的特点及发展现状 | 第11-15页 |
| ·人工神经网络的特点 | 第11-12页 |
| ·人工神经网络的发展历史及研究现状 | 第12-13页 |
| ·本课题主要研究的内容 | 第13-15页 |
| 第2章 织物染色的传统配色原理 | 第15-24页 |
| ·色度学基础 | 第15-20页 |
| ·颜色基础 | 第15页 |
| ·颜色的三刺激值 | 第15-16页 |
| ·颜色混合 | 第16页 |
| ·颜色空间 | 第16-18页 |
| ·色差 | 第18-20页 |
| ·传统织物染色配色理论基础 | 第20-23页 |
| ·Kubelka—Munk理论 | 第20-22页 |
| ·计算机配色形式 | 第22-23页 |
| ·传统配色方法分析 | 第23-24页 |
| 第3章 神经网络基础 | 第24-34页 |
| ·神经元及其特性 | 第24-25页 |
| ·人工神经网络的特性 | 第25页 |
| ·人工神经网络的基本结构类型 | 第25-27页 |
| ·人工神经网络的主要学习算法及规则 | 第27-28页 |
| ·Elman神经网络原理 | 第28-32页 |
| ·Elman神经网络结构 | 第28-30页 |
| ·改进的Elman神经网络 | 第30-31页 |
| ·Elman网络的学习算法 | 第31-32页 |
| ·织物染色工艺中神经网络方法的引进 | 第32-34页 |
| ·织物染色配色规律分析 | 第32-33页 |
| ·引入神经网络 | 第33-34页 |
| 第4章 基于Elman神经网络的织物染色配色方法 | 第34-42页 |
| ·染色织物色彩的测量 | 第34页 |
| ·训练样本的获得 | 第34-35页 |
| ·样本数据的归一化 | 第35-37页 |
| ·Elman神经网络模型的设计 | 第37-42页 |
| ·网络输入层和输出层神经元的个数 | 第37-38页 |
| ·网络隐含层神经元的个数的确定 | 第38-39页 |
| ·初始权值和学习速率的选择 | 第39-41页 |
| ·结论 | 第41-42页 |
| 第5章 基于Elman网络的织物染色配色系统的开发 | 第42-49页 |
| ·配色系统的开发 | 第42-45页 |
| ·开发平台的选择 | 第42页 |
| ·Matlab与VB接口技术 | 第42-43页 |
| ·配色系统模块功能及结构 | 第43-45页 |
| ·实例仿真及分析 | 第45-49页 |
| ·实例仿真 | 第45-48页 |
| ·结果分析 | 第48-49页 |
| 第6章 总结 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-53页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第53-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 学位论文的独创性生命 | 第55页 |
| 学位论文知识产权权属声明 | 第55页 |