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2試驗分析

試驗中利用極品中三元系列染料的活性染色配方建立了用于配色的BP網絡，由于樣本數據復雜，故在此不列出全部樣本數據．現僅列出訓練樣本中的極品中三元1O組樣本數據及對比試驗結果，驗證用于配色試驗訓練過的BP網絡．在工廠染色試驗中獲得的部分小樣的顏色三刺激值及染色溶液濃度配方數據如表2所示．

首先，對BP網絡進行有教師值的訓練，并對教師值的模擬染色配方進行試驗．訓練BP網絡用sim0函數進行仿真，樣本數據為表2中各小樣的顏色三刺激值、l，、z)的規格化修正值，教師值(itp目標樣本)為表2中各小樣對應的極品中三元的染色溶液濃度(3BS、3RS、FBN)，表3為BP網絡模擬配方．在Matlab中給出了該網絡訓練的最后訓練精度，即訓練次數(Epoch)在4567／5000次，誤差(MSE)達到理想值0．000999907／0．001，Gradient0．00160489／le-010．

其次，驗證配色系統的泛化能力．用未經訓練(但是在基礎類庫表涵蓋數據配方范圍)的三拼色小樣(如

表4部分色樣配方預測及實際染色對比從泛化結果看，訓練過的BP網絡對于涵蓋在樣本范圍內的配方濃度具有較好的適應性，而對訓練范圍外(即用中色系列染料模擬深色和淺色色樣的染色溶液配方)的樣本，系統模擬結果誤差比較大．綜合結果分析：采用BP網絡用于針織品染色配色處于試驗探索階段，初步試驗得到了較好的結果，BP網絡對于訓練過的樣本數據識別性較好，配方精度達到了理想的0．001．分析預測配方數據誤差情況并結合實際經驗，對于淺色系，由于本身濃度值比較小，得出的誤差值看似很小，但是對于樣本本身來說誤差還是較大的，特別是在泛化方面還有待于提高．

 3結論

與傳統的計算機配色方法相比，神經網絡配色具有的優點：(1)克服了在多種染料配色過程中，色料混合公式染料濃度增加非線性變化問題；(2)具有普遍應用的意義，不僅對于已有基礎數據(染料系列、染色工藝)建立色料模型進行配色．BP網絡具有學習能力，對于更新的工藝環境、新的染料系列、新的配方數據，可以隨時重新訓練配色系統，從而實現配色系統的自動調整；(3)可以改變輸入節點和輸出節點數目，適應不同的采樣設備獲取的色信息．例如：-nf以使用在RGB顏色空間配色，也可以用于三刺激值配色，或者針對亮度、彩度和色相空間等有明確顏色信息的方案配色．只要能夠全面給出所需要匹配的色樣本信息使BP網絡能夠精確找出配色規律就可用于新系統的構建．這樣計算機配色系統硬件就可以使用數碼設備如專用數碼相機、掃描設備等，而不局限于分光光度儀獲取色信息，為配色技術發展開拓更廣闊的空間．