【摘 要】
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鉴于传统的织物染料配方设计流程耗时耗力,提出一种端到端的机器学习框架,从染色工艺参数自动预测产品颜色出发,为染料配方工作提供精准的理论指导。理论上,该框架可由任意有
【机 构】
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东华大学计算机科学与技术学院,东华大学化学化工与生物工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目(2017YFB0309800),国家自然科学基金资助项目(61702094),上海市科学技术委员会科研计划资助项目(17YF1427400)。
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鉴于传统的织物染料配方设计流程耗时耗力,提出一种端到端的机器学习框架,从染色工艺参数自动预测产品颜色出发,为染料配方工作提供精准的理论指导。理论上,该框架可由任意有监督回归模型实现。采用多维支持向量回归机(multi-dimensional support vector regressor,M-SVR)或反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)对织物的颜色进行回归分析和预测,并提出用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化神经网络参数初始
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