分享到:

基于Elman神经网络的织物染色的配色

1引言目前的织物染色软件采用的计算机配色方法有各种各样的形式,但总的说来,可以分为两种模式:三刺激值配色和全光谱配色。三刺激值配色方法由Allen首先提出,虽然有人对该方法加以改进,但总的思想是基本一致的。该方法的基本思想是匹配标样的三刺激值,使匹配色和标准色的三刺激值的差别达到最小。三刺激值配色的理论基础是Kubelka-Mun-ka理论,但在实际应用中由于实际的染色物并不完全满足Kubelka-Munka理论假设,虽然有密尔理论、多通道技术等改进理论,但都由于参数过多,难以达到实际应用。另外,实际应用中K/S值与染料浓度的关系并不总是呈线性关系,这也使得染色配色的计算误差较大。有鉴于此,本文运用Elman神经网络易于逼近多变量、非线形函数的特点,提出了用Elman神经网络来进行染色的三刺激值匹配的方法。2 ELMAN神经网络Elman神经网络的结构图如图1所示,El-man网络能在有限的时间内以任意精度逼近任何函数;它是动态...  (本文共3页) 阅读全文>>

青岛大学
青岛大学

基于Elman网络的织物染色配色理论研究与系统开发

配色是染色行业中至关重要的一个环节,传统的配色方法完全依靠人的经验,费时而且不准确。计算机技术和色度学的发展使计算机配色的实现成为可能,而Kubelka-Munk理论的提出更是为计算机配色奠定了理论基础。然而由于假设条件的存在,使得传统的基于Kubelka-Munk理论的配色方法存在一定的缺陷,从而也影响了它的推广使用。Elman网络是动态回归神经网络的一种,它具有强大的数据处理和非线性映射的能力。利用Elman神经网络进行配色,可以避免传统的计算机配色方法的缺点。本文就Elman神经网络在织物染色的计算机配色中的应用进行了研究:一、分析了织物染色的配色原理,提出了用Elman神经网络进行配色的方法。二、以青岛宏泰印染厂提供的染色资料为基础,对织物标样的色彩和配方进行了量化和归一化处理;并建立了相应的Elman神经网络配色模型。通过实验证明了Elman神经网络相对于BP网络具有更好的收敛特性,且生成的配方具有更好的准确性。三、运...  (本文共55页) 本文目录 | 阅读全文>>

《Journal of Shanghai Jiaotong University(Science)》2018年S1期
Journal of Shanghai Jiaotong University(Science)

Real-Time Fault Diagnosis for Gas Turbine Blade Based on Output-Hidden Feedback Elman Neural Network

0 IntroductionIn the modern manufacturing industry, large-scalecomplex equipment plays a key role. Because it hasa long life-cycle and the price is expensive[1], the healthmanagement of large-scale equipment has attractedmore and more attention. Manufacturers hope to im-prove the level of after-sales maintenance through thecurrent intelligent means, thereby reducing the costburden of recruiting professionals for afte...  (本文共8页) 阅读全文>>

《中国机械工程》2018年07期
中国机械工程

改进粒子群优化-Elman算法在发动机曲轴脉宽预测中的应用

0引言曲轴信号是燃油喷射正时控制的基准,仅靠曲轴的机械结构无法精确判断曲轴相位,燃油喷射控制精度不高。如60-2结构的曲轴齿盘,其曲轴转角所能识别的精度仅为6°,以6°曲轴转角为依据进行喷油控制精度明显不够,而目前可用于高精度喷油控制的电子编码器多为进口,价格昂贵。由此,有必要对曲轴信号脉宽进行准确预测,根据预测结果倍频曲轴信号,从而提高发动机燃油喷射的控制精度。利用锁相环与分频器实现锁相倍频,硬件电路复杂,元器件的参数设计调整相对困难,同时信号的倍频数也无法灵活设置。杨骐菲等[1]利用单片机实现了信号倍频,马志磊等[2]利用TC1728对曲轴信号进行了判缸模式研究。这两种方法中所用倍频方式受单片机计数器位数的影响,脉宽预测精度受到限制。文献[3-4]基于最小二乘算法实现了曲轴信号脉宽预测,这种方式预测精度较低且瞬态工况下脉宽预测的跟随性较差。对此,本文提出采用改进粒子群优化(PSO)-Elman神经网络的方法(以下简称“PSO...  (本文共5页) 阅读全文>>

《微型机与应用》2016年02期
微型机与应用

基于外反馈Elman的离心式压缩机透平转速预测

0 引言离心式压缩机是一种叶片式旋转机械,透平是带动压缩机转动的关键部分,但喘振作为离心式压缩机不稳定特性之一,这种现象的产生会影响到透平部分的运行,进而影响到压缩机转速。随着对压缩机研究的深入,不断有新的系统辨识方法被应用到压缩机的研究上。2000年,王丽春等人利用BP神经网络对离心式压缩机性能进行预测[1],主要是针对压缩机压比进行预测,但预测结果只是具有良好的一致性;2008年,厉勇提出利用Elman神经网络预测压缩机性能的方法[2],基本上能够反映系统的运行状况,但模型精度不高;2009年,王沛禹利用Elman神经网络对离心压缩机进行性能建模[3],建立的网络基本能够反映压缩机局部性能特点,这些都对以后基于Elman神经网络的离心式压缩机透平转速预测具有很大指导意义。研究时发现,利用Elman神经网络能够透平转速实现较高精度的预测,但是当转速变化很大时预测精度就降低了。针对这一问题,本文提出在标准的Elman神经网络基础...  (本文共4页) 阅读全文>>

《智能机器人》2016年04期
智能机器人

Elman神经网络仿真及应用

1曰man神经网络简介1.1 Elman神经网络概念 Elman神经网络是Elman于1990年首先针对语音处理问题而提出来的,它是一种典型的局部回归网络。Elman网络可以看作是一个具有局部记忆单元和局部反馈连接的前向神经网络。Elman网络具有与多层前向网络相似的多层结构。它的主要结构是前馈连接,包括输入层、隐含层、输出层,其连接权可以进行学习修正;反馈连接由一组“结构”单元构成,用来记忆前一时刻的输出值,其连接权值是固定的。在这种网络中,除了普通的隐含层外,还有一个特别的隐含层,称为关联层(或联系单元层);该层从隐含层接收反馈信号,每一个隐含层节点都有一个与之对应的关联层节点连接。关联层的作用是通过联接记忆将上一个时刻的隐层状态连同当前时刻的网络输入一起作为隐层的输入,相当于状态反馈。隐层的传递函数仍为某种非线性函数,一般为Sigmoid函数,输出层为线性函数,关联层也为线性函数。该模型在前馈网络的隐含层中增加一个承接层,...  (本文共3页) 阅读全文>>

《Journal of Central South University》2013年11期
Journal of Central South University

Predication of plasma concentration of remifentanil based on Elman neural network

1 IntroductionIn recent years,in the field of intravenousanesthesia,the target control infusion(TCI)technologyemerged and had gradually been widely applied toclinical practices for its simple operation and high safety.However,not all the anesthetic drugs could use thistechnology.To achieve satisfactory clinical effects and inconsideration of the narrow safety range of the anestheticdrugs,the selections of drugs and t...  (本文共6页) 阅读全文>>