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J-GLOBAL ID：202202271618030168   整理番号：22A0736152

マダー天然染料で染色したポリエステル布の色座標を予測するためのハイブリッド人工知能モデル【JST・京大機械翻訳】

A hybrid artificial intelligence model to predict the color coordinates of polyester fabric dyed with madder natural dye

著者 (2件)： Vadood Morteza (Textile Engineering Department, Yazd University, Yazd, Iran) ,  Haji Aminoddin (Textile Engineering Department, Yazd University, Yazd, Iran)
資料名： Expert Systems with Applications  (Expert Systems with Applications)
巻： 193  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0178A  ISSN： 0957-4174  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： カラーマッチングは,特に天然染料に直面するとき,織物染色における重要な問題である。一般的に,専門家技術者は,試験および誤差方法およびそれらの自身の経験に基づいて,織物の色を視覚的に評価し,異なる染色パラメータを試みる。本研究では,反射率分光光度計を用いて,種々の染色条件で,マダー根で染色したポリエステル織物の色を評価することによってデータベースを作成した。次に,l*,a*およびb*として知られる染色パラメータと色座標値の間の関係を統計的に解析した。その後,各色座標を,古い典型的方法と人工ニューラルネットワーク(ANN)として線形回帰を用いて染色パラメータに基づいて別々にモデル化した。ANNモデル精度を高めるために,遺伝的アルゴリズムをANNのパラメータを最適化するために実行した。結果は,2つ,1つ,および2つの隠れ層を有するANNsが,それぞれ0.67,1.29,および1.27の平均絶対百分率誤差で,l*,a*,およびb*値のための正確な予測子ツールであることを示した。次のステップでは,いくつかの色座標をランダムに選択し,得られたANNモデルに基づく多目的最適化を用いて対応する染色パラメータを見つけることを試みた。実際の染色パラメータと得られた染色パラメータの比較は,望ましい色を達成するために,染色パラメータを決定する提案した方法の高い効率を示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  視覚 ,  反射率 ,  分光光度計 ,  データベース ,  織物 ,  色合せ ,  ニューラルネットワーク ,  *染色 ,  *ポリエステル ,  *人工知能 ,  *天然染料 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 隠れ層 ,  *色座標 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： カラー座標 ,  ポリエステル織物 ,  人工ニューラルネットワーク ,  遺伝的アルゴリズム ,  多目的最適化 ,  天然染料

分類 (2件)： 浸染,捺染  (YM06040Q) ,  染色からみた染料  (YM06050B)

タイトルに関連する用語 (8件)： 天然染料 ,  染色 ,  ポリエステル ,  布 ,  色座標 ,  予測 ,  人工知能 ,  モデル