【摘 要】
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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
【机 构】
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天津工业大学纺织学院,天津师范大学计算机与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61703306);天津市应用基础计划项目青年项目(16JCQNJC00600);天津师范大学博士基金项目(52XB1302)
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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
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