纺织学报 ›› 2018, Vol. 39 ›› Issue (03): 137-142.doi: 10.13475/j.fzxb.20170504006
摘要:
针对现有服装流行色定量预测方法存在的精度缺陷,借鉴了复杂适应系统理论和生物学协同进化思想,提出一种基于层次协同演化机制的多蜂群协同优化算法。将该算法应用于人工神经网络权值配置问题上,通过拟合曲线进行测试。结果表明该算法可提升神经网络模拟目标问题的精度。使用 PANTONE 发布的2007−2016 年的国际春夏女装流行色定案,建立了春夏女装流行色色相的预测模型;对该模型中改进的神经网络进行训练,分析不同隐含层节点个数对色相预测精度的影响;预测2017 年女装流行色色相,并将预测结果与PANTONE 官方发布结果进行对比。结果表明该方法与其他方法相比提高了预测结果的精准度。
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