【摘 要】
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研究以国际权威色彩机构发布的连续6年春夏女装服装流行色量化数据为研究对象,应用BP神经网络逼近任意非线性函数的能力和特点,构建色彩趋势的短期预测模型。研究在传统BP神
【机 构】
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河南科技学院服装学院,生态纺织教育重点实验室(江南大学)
【基金项目】
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河南省教育科学“十三五”规划项目([2016]-JKGHB-0247),河南科技学院高层次人才引进项目2014年博士科研启动费(218010615001)
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研究以国际权威色彩机构发布的连续6年春夏女装服装流行色量化数据为研究对象,应用BP神经网络逼近任意非线性函数的能力和特点,构建色彩趋势的短期预测模型。研究在传统BP神经网络的基础上引入动量因子,通过设计网络参数、训练样本对模型进行训练与仿真,探讨模型在流行色预测中的性能。研究结果显示:应用引入动量因子的BP神经网络的收敛速度、预测获得误差的标准差小于0.06,预测效果好,能够用于流行色的短期预测。
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