配色是织物染色工艺中的关键环节。传统的库贝尔卡-蒙克(K-M)模型在配方预测系统中得到了广泛的应用,但双通道K-M模型不适用于含荧光的样品。提出一种基于麻雀搜索算法优化混合核极限学习机(SSA-HKELM)的荧光涤纶染色配方预测模型。通...配色是织物染色工艺中的关键环节。传统的库贝尔卡-蒙克(K-M)模型在配方预测系统中得到了广泛的应用,但双通道K-M模型不适用于含荧光的样品。提出一种基于麻雀搜索算法优化混合核极限学习机(SSA-HKELM)的荧光涤纶染色配方预测模型。通过高温高压工艺对荧光涤纶织物进行染色,建立配色数据库。为避免同色异谱现象,将光谱反射率数据作为SSA-HKELM模型输入。试验证明,该配色模型预测配方对每支染料的平均绝对百分比误差小于5%,其平均绝对百分比误差、均方根误差及决定系数均优于Datacolor Match Textile(DMT)软件的配色结果。此外,制作不同比例的测试样本进行预测,并对不同训练集比例下的测试集进行预测,结果表明该模型具有较好的泛化能力。在双拼和单色情况下,对该模型的适用性进行验证,该模型同样具有较好的预测效果。在模型预测配方色差评估中,CMC色差大多数小于1。SSA-HKELM配色模型对荧光涤纶织物染色配色有较好的应用价值。展开更多
文摘配色是织物染色工艺中的关键环节。传统的库贝尔卡-蒙克(K-M)模型在配方预测系统中得到了广泛的应用,但双通道K-M模型不适用于含荧光的样品。提出一种基于麻雀搜索算法优化混合核极限学习机(SSA-HKELM)的荧光涤纶染色配方预测模型。通过高温高压工艺对荧光涤纶织物进行染色,建立配色数据库。为避免同色异谱现象,将光谱反射率数据作为SSA-HKELM模型输入。试验证明,该配色模型预测配方对每支染料的平均绝对百分比误差小于5%,其平均绝对百分比误差、均方根误差及决定系数均优于Datacolor Match Textile(DMT)软件的配色结果。此外,制作不同比例的测试样本进行预测,并对不同训练集比例下的测试集进行预测,结果表明该模型具有较好的泛化能力。在双拼和单色情况下,对该模型的适用性进行验证,该模型同样具有较好的预测效果。在模型预测配方色差评估中,CMC色差大多数小于1。SSA-HKELM配色模型对荧光涤纶织物染色配色有较好的应用价值。
