Narzędzia help

Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
first last
cannonical link button

http://yadda.icm.edu.pl:80/baztech/element/bwmeta1.element.baztech-647582bd-67ca-463f-9058-d7d1ca97df08

Czasopismo

Fibres & Textiles in Eastern Europe

Tytuł artykułu

Determination of Pigment Combinations for Textile Printing Using Artificial Neural Networks

Autorzy Golob, D.  Ostermann, D. P.  Zupan, J. 
Treść / Zawartość http://www.fibtex.lodz.pl
Warianty tytułu
PL Wyznaczanie kombinacji barwników w druku tekstylnym przy użyciu sztucznych sieci neuronowych
Języki publikacji EN
Abstrakty
EN This paper demonstrates the possibility of using counter-propagation neural networks to identify the combinations of dyes in textile printing paste formulations. An existing collection of 1430 printed samples produced with 10 dyes was used for neural network training. The reflectance values served as input data and the known concentrations of single dye or two dyes were used for printing each sample. Some variations of neural network parameters were tested to determine the best model, and a cross-validation method was used to estimate the generalization error. Also, some modifications of input and output data were made to improve the learning capabilities.
PL Praca ta pokazuje możliwość zastosowania sztucznych sieci neuronowych w celu identyfikacji kombinacji barwników stosowanych w druku tekstylnym - do opracowania pasty. W celu przetestowania sieci neuronowej wykorzystano zbiór 1430 zadrukowanych próbek uzyskanych przy użyciu 10 barwników. Jako dane wejściowe zastosowano wartości współczynnika odbicia. Użyto znanych stężeń jednego lub dwóch barwników do zadrukowania każdej z próbek. Aby określić najlepszą metodę badano pewne zmienności w parametrach sieci neuronowej, przeprowadzono również odpowiednie testy w celu oszacowania błędu ogólnego. Wprowadzono pewne modyfikacje danych wejściowych i wyjściowych umożliwiające ulepszenie zdolności „uczenia się” sieci neuronowych.
Słowa kluczowe
PL sieci neuronowe   kolorymetria   kombinacje kolorów   druk tekstylny  
EN neural network   colorimetry   colour combinations   textile printing  
Wydawca Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
Czasopismo Fibres & Textiles in Eastern Europe
Rocznik 2008
Tom Nr 3 (68)
Strony 93--98
Opis fizyczny Bibliogr. 16 poz., rys., tab.
Twórcy
autor Golob, D.
  • University of Maribor, Faculty of Mechanical Engineering Smetanova ulica 17 SI-2000 Maribor, Slovenija, darko.golob@uni-mb.si
autor Ostermann, D. P.
  • University of Zagreb, Textile Technology Faculty Zagreb, Slovenija
autor Zupan, J.
  • National Institute of Chemistry, Ljubljana, Slovenija
Bibliografia
1. McDonald, R. (Editor): Colour Physics for Industry; SDC Bradford, 1997.
2. Wu P.: Neural Networks and Fuzzy Control with Applications to Textile Manufacturing and Management: Ph.D Thesis. Raleigh, 1997.
3. Jeong S. H., Kim J. H.: Selecting Optimal Interlinings with a Neural Network, Textile Research Journal Vol. 70, No. 11, (2000), pp. 1005-1010.
4. Kuo C-F..J, Lee C-J., Tsai C-C.: Using a Neural Network to Identify Fabric Defect in Dynamic Cloth Inspection, Textile Research Journal Vol. 73, No. 3, (2003), pp. 238-244.
5. Slokar Y. M., Zupan J, Majcen Le Marechal A.: The use of artificial neural network (ANN) for modeling of the H2O2/UV decoloration process: part I, Dyes and Pigments 42 (1999) pp. 132-135.
6. Campandelli P., C. Gangai, R. Schettini: Learning Color-Appearance Models by Means of Feed-Forward Neural Networks, Color Research and Application, Vol. 24, No. 6, (1999), pp. 411-421.
7. Xin J. H., Shao S., Chung K. F.: Colour-Appearance Modeling using Feed-forward Networks with Bayesian Regularization Method-Part I: Forward Model, Color Research and Application, Vol. 25, No. 6, (2000), pp. 424-434.
8. Westland S., Iovine L., Bishop J. M.: Kubelka-Munk or Neural Networks for Computer Colorant Formulation?, The 9th Congress of the International Colour Association, Rochester 2001.
9. de M Bezerra C., Hawkyard C. J.: Computer Match Prediction for Fluorescent Dyes by Neural Networks, Coloration Technology, Vol. 116, No 5, (2000),pp. 163-169.
10. Zupan J., Novič M., Gasteiger J.: Neural networks with counter-propagation learning strategy used for modelling, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 27 (1995) 175-187.
11. Oreški S., Zupan J., Glavič P.: Neural Network Classification of Phase Equilibrium Methods, Chem. Biochem. Eng. Q. 15 (1) (2001) pp. 3-12.
12. KohonenT.: Self-Organisation and Associative Memory, Third Edition, Springer Verlag, Berlin, 1989.
13. Zupan J., Novič M., Ruisánches I.: Kohonen and counterpropagation artificial neural networks in analytical chemistry, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems 38 (1997) pp. 1-23.
14. http://www.faqs.org/faqs/ai-faq/neural-nets/part3/section-12.html.
15. Shao J., Tu D.: The Jackknife and Bootstrap, Springer-Verlag, New York, 1996.
16. Zupan J.: Program K-ctr for Kohonen and Counter-propagatio
Kolekcja BazTech
Identyfikator YADDA bwmeta1.element.baztech-647582bd-67ca-463f-9058-d7d1ca97df08
Identyfikatory