Naslov
Računalniško receptiranje barv z uporabo nevronskih mrež
(Computer Recipe Prediction Using Artificial Neural Networks)

Autori
Golob, Darko

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Ocjenski radovi, doktorska disertacija

Fakultet
Fakultet za strojništvo

Mjesto
Maribor

Datum
15.10

Godina
2003

Stranica
120

Mentor
Zupan, Jure ; Parac-Osterman, Đurđica

Ključne riječi
Umetne nevronske mreže; protitočne mreže; mreže z vzvratnim širjenjem napake; računalniško receptiranje; tekstilni tisk
(Artificial neural networks; counter-propagation; error back propagation; computer recipe prediction; textile printing)

Sažetak
V disertaciji je predstavljena možnost uporabe umetnih nevronskih mrež za receptiranje barvil v tiskarskih barvnih goščah. V nalogi su obdelani podtaki barvnih vzorcev iz barvne karte, ki jo v tekstilnem podjetju uporabljajo za vizualno receptiranje. Vzorci so bili izmerjeni, urejeni po kombinacijah dveh barvil in predelani v obliko, primerno za obdelavo z nevronskih mrežami. V prvem delu naloge je raziskana možnost napovedanja barvnih kombinacij na podlagi refleksijskih vrednosti. 1430 vzorcev, potiskanih s kombinacijami dveh barvil izmed desetih, je bilo uporabljenih za treniranje protitočne nevronske mreže. Najboljši model je v 77% pravilno napovedal obe barvil v kombinaciji, v 22, 3% je pravilno napovedal eno barvilo in v 0, 7% obe barvil napačno. Z "boot-strap" navzkrižnim preverjanjem je bil model validiran s korelacijo na 0, 7. Opravljena je bila primerjava z barvnometričnimi metodami. Drugi delu naloge opisuje izdelavo modela za napovedanje koncentracij barvil na vzorcu. Vhodni podatki v mreže z vzvrtanim širjenjem napake so refleksije ali barvne vrednosti vzorcev iz barvne karte. Za vsako kombinacijo dveh barvil (po 46 vzorcev) je potrebna specifična izdelava modela (izbor vzorcev, določitev parametrov mreže). Prikazani so modeli za dve različni kombinaciji. Raziskan je vpliv vrste in količine podatkov ter parametrov nevronske mreže na uspešnost učenja. Preizkušene su bile razne strukture nevronskih mrež in različni parametri učenja, ugotovljene optimalne nastavitve za posamezne skupine podatkov in podane splošne ocene uspešnosti učenja. V zaključku so podane tudi ugotovitve o primerenosti uporabe nevronskih mrež za receptiranje v tiskarskih barvnih goščah in pripombe o načinu dela.

Izvorni jezik
Slv

Znanstvena područja
Tekstilna tehnologija

POVEZANOST RADA