【摘 要】
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采用自适应的交叉因子与变异因子在增强全局搜索能力的同时提高收敛速度,通过循环迭代取值的方法确定Stearns-Noechel模型中参数M的最优值。采用新模型对8组标准样进行染色配
【基金项目】
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哈尔滨创新人才研究基金(2013RBFQXJ138)资助
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采用自适应的交叉因子与变异因子在增强全局搜索能力的同时提高收敛速度,通过循环迭代取值的方法确定Stearns-Noechel模型中参数M的最优值。采用新模型对8组标准样进行染色配方预测,以CIEDE 2000色差评价标准对实验结果进行评价。结果表明:基于ADE优化模型预测染色配方得到的拟合样与标准样间ΔE00均小于3;迭代次数是遗传算法的13.04%,差分进化算法的50.00%,寻优速度更快;对于标准样1,新模型预测配方得到拟合样与标准样间ΔE00约为最小二乘法、遗传算法和差分进化算法优化模型的1/5、1
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