【摘 要】
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以樟子松单板为染色基材,采用活性染料对其进行染色,获取3组单色染料染色样本与8组混合染料染色样本。将自适应权值粒子群算法(APSO)与Stearns-Noechel模型结合,对8组混合染料染色样本进行染色配方预测。结果表明:采用APSO预测的配方绝对偏差均小于0.1,约为最小二乘法和传统粒子群算法的1/2;迭代次数约为传统粒子群算法的60%,寻优速度较快。优化模型获得三种珍贵材的R-Y-B染色配方分别为:花梨木—0.192%,0.419%,0.082%;鸡翅木—0.137%,0.284%,0.193%;黑
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目“基于深度学习的木材染色计算机智能配色模型研究”(32171691),中央高校项目“基于光谱拟合的木材染色配色模型研究”(257202BF02),黑龙江省自然科学基金联合引导项目“基于深度学习的东北速生材单板染色光谱拟合配色模型研究”(LH2020C37)。
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以樟子松单板为染色基材,采用活性染料对其进行染色,获取3组单色染料染色样本与8组混合染料染色样本。将自适应权值粒子群算法(APSO)与Stearns-Noechel模型结合,对8组混合染料染色样本进行染色配方预测。结果表明:采用APSO预测的配方绝对偏差均小于0.1,约为最小二乘法和传统粒子群算法的1/2;迭代次数约为传统粒子群算法的60%,寻优速度较快。优化模型获得三种珍贵材的R-Y-B染色配方分别为:花梨木—0.192%,0.419%,0.082%;鸡翅木—0.137%,0.284%,0.193%;黑
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