典型文献
基于粒子群优化Stearns-Noechel模型的全光谱木材配色算法研究
文献摘要：
为了提高计算机智能配色技术在木材染色配方预测中的精度与效率,研究运用Stearns-Noechel模型建立木材染色配方预测模型,并采用粒子群算法对建立的模型进行参数优化,不断修正配比量系数?c与参数M,获取色差最小时的配比量c值与最佳的参数M值.最后获取拟合光谱反射率曲线与标准反射率曲线,计算拟合色差值?E并输出相应参数值作为预测配方.结果表明:以水曲柳为染色基材时,对参数M采用循环赋值法得到的最佳配方其平均相对偏差为0.643％,平均拟合色差为0.720.基于粒子群改进的Stearns-Noechel模型对染色木材的配色效果有明显提高,在木材染色配色行业具有一定使用价值.
文献关键词：
Stearns-Noechel算法;粒子群算法;配色算法;反射率曲线;拟合色差
中图分类号：
作者姓名：
管雪梅;黄靖一;许宝成;王荣
作者机构：
东北林业大学机电工程学院,黑龙江 哈尔滨 150040
文献出处：
引用格式：
[1]管雪梅;黄靖一;许宝成;王荣-.基于粒子群优化Stearns-Noechel模型的全光谱木材配色算法研究)[J].林产工业,2022(05):20-26
A类：
Stearns,Noechel,配色算法,拟合色差,循环赋值
B类：
粒子群优化,全光谱,木材,算法研究,计算机智能,精度与效率,研究运用,立木,粒子群算法,配比量,取色,光谱反射率,反射率曲线,色差值,参数值,水曲柳,基材,赋值法,最佳配方,平均相对偏差,使用价值
AB值：
0.232669
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