基于遗传算法的BP神经网络在织物染色配色中的应用研究
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-6页 |
| 第1章 绪论 | 第6-11页 |
| ·概述 | 第6页 |
| ·计算机配色原理及系统 | 第6-8页 |
| ·计算机配色的发展及特点 | 第8-9页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第9-11页 |
| 第2章 织物染色原理 | 第11-18页 |
| ·色度学基础 | 第11页 |
| ·三基色原理 | 第11-13页 |
| ·三刺激值 | 第13页 |
| ·CIE色度系统 | 第13-14页 |
| ·传统的织物染色方法 | 第14-15页 |
| ·计算机配色方法 | 第15-17页 |
| ·传统配色方法分析 | 第17-18页 |
| 第3章 神经网络的基础 | 第18-24页 |
| ·神经网络神经元模型 | 第18-20页 |
| ·神经网络的学习与训练 | 第20-21页 |
| ·神经网络的网络结构类型 | 第21-22页 |
| ·神经网络的应用及研究方向 | 第22-24页 |
| 第4章 BP神经网络 | 第24-28页 |
| ·BP算法及其公式推导 | 第24-26页 |
| ·BP算法的描述 | 第26页 |
| ·BP算法存在的缺陷 | 第26-28页 |
| 第5章 遗传算法的基本思想 | 第28-33页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第28-29页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第29-31页 |
| ·遗传算法在解决优化问题过程中的特点 | 第31-33页 |
| 第6章 基于遗传的BP算法改进方法及其参数调整 | 第33-42页 |
| ·利用遗传算法确定初始权值和阈值 | 第33-35页 |
| ·数据的初始化 | 第35-37页 |
| ·节点数的确定 | 第37-38页 |
| ·传递函数的选择 | 第38-39页 |
| ·权值修改的优化 | 第39-42页 |
| 第7章 BP神经网络实验及结果分析 | 第42-47页 |
| ·京仁浅三元三拼色的仿真结果 | 第42-43页 |
| ·极品中三元三拼色的仿真结果 | 第43-45页 |
| ·虹光深三元三拼色的仿真结果 | 第45-47页 |
| 第8章 总结 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第50-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
