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【英文篇名】 |
Research on Multiple Nonlinear Regression in Computer Color Matching for Textile Dyeing |
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【下载频次】 |
★★★★★ |
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【作者】 |
李楠;
张秉森; |
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【英文作者】 |
LI Nan;
ZHANG Bing-sen;
College of Information Engineering;
Qingdao University; |
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【作者单位】 |
青岛大学信息工程学院; |
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【文献出处】 |
青岛大学学报(工程技术版)
, Journal of Qingdao University(Engineering & Technology Edition), 编辑部邮箱
2013年 04期
期刊荣誉：ASPT来源刊 CJFD收录刊 |
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【中文关键词】 |
计算机配色;
多元非线性回归;
显著性F检验;
牛顿迭代法; |
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【英文关键词】 |
computer color matching;
multiple nonlinear regression analysis;
significance F test;
Newton iteration method; |
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【摘要】 |
为使预测织物染色的染料质量浓度与实际的染料质量浓度误差最小,本文通过到工厂采集实际的测量数据并对其进行分析,建立了三刺激值C,M,Y与染料质量浓度的数学模型,并在Excel中利用多元非线性回归分析方法,得到最小二乘估计点,同时结合多项式拟合,建立染料质量浓度与三刺激值C,M,Y的多元非线性方程组,通过显著性F检验,验证所建数学模型的回归显著性效果,并利用牛顿迭代法反向求解该数学模型,得到对应的染料质量浓度。结果表明,采用多元非线性回归分析建立的数学模型,求得的结果与实际测量的数据误差非常小,该研究可以应用到实际染色配色中。 |
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【英文摘要】 |
A mathematical model for the three stimulus values C,M,Yand the dye weight concentrations has been established by collecting and analyzing the actual data from a factory in order to minimize the error between the predicted textile dyeing recipe and the actual textile dyeing recipe.The multivariate nonlinear equations of the dye weight concentrations and three stimulus values C,M,Ycan be established by using the multiple nonlinear regression analysis method and getting the least squares estimation points,and... |
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【基金】 |
国家自然科学基金资助项目(60973158,60743004) |
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【更新日期】 |
2014-01-07 |
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【分类号】 |
TS193.1 |
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【正文快照】 |
纺织业在我国占有巨大的市场,而织物印染技术是纺织行业技术发展的关键之一。目前,我国许多行业的配色工作仍然依靠配色人员的自身经验来完成,这种传统配色方法费时费料,工作量大,不仅经济效益较低,而且不能满足现代化经济发展的要求。计算机的普及与应用,为织物染色配色技术的 |
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