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化学镀镍工艺条件的计算机优化

范建凤 , 石玉芳 , 胡志敏

表面技术 doi:10.3969/j.issn.1001-3660.2008.06.024

为研究化学镀镍最佳工艺条件,以LM-4铝为基体,讨论了均匀设计及计算机优化在化学镀镍中的应用.试验按5因子、10水平、10次试验构成均匀试验表,用综合指数对试样进行量化测评,试验结果用SPSS软件进行多项式回归分析,得到了综合指数与诸因素的多项式回归方程,用MATLAB语言对该方程进行单纯性寻优处理,得到的最佳镀液组成为:硫酸镍30g/L、次亚磷酸钠30g/L、糖精0.5g/L、醋酸钠8g/L、柠檬酸钠19g/L、丁二酸7.5g/L、DL-苹果酸9.5g/L,pH值为5.2,综合指数为98.82.经过试验验证的最后结果与计算机优化的结果基本相符.

关键词: 化学镀镍 , 均匀设计 , 多项式回归 , 计算机优化

基于主成分分析的彩色扫描仪光谱特性化

于海琦 , 刘真 , 田全慧

影像科学与光化学 doi:10.7517/j.issn.1674-0475.2015.02.161

为了实现扫描仪在不同光源、不同观察者条件下准确获取颜色信息,最大程度的避免同色异谱现象,本文采用光谱的方法对扫描仪进行特性化处理,通过多项式回归和BP神经网络分别与主成分分析法结合,首先对检测样本的光谱反射率进行主成分分析,提取主成分与主成分系数,通过实验得到主成分系数与多项式回归、BP神经网络结构之间的转换模型,实现了扫描仪低维RGB信号对原始光谱反射率信息的重构,进而实现扫描仪的光谱特性化.实验结果表明,多项式项数为19项时,达到训练样本的均方根误差为1.7%,检测样本的均方根误差为1.9%.而包含15个隐层节点的单隐层BP神经网络结构为比较合理的网络结构,达到训练样本的均方根误差为1.3%,检测样本的均方根误差为1.5%.对彩色扫描仪的特征化处理,采用多项式回归法得到光谱特性化精度较低,采用BP神经网络模型能够实现更高的光谱特性化精度.

关键词: 彩色扫描仪 , 光谱特征化 , 多项式回归 , BP神经网络 , 主成分分析

一种基于LASSO回归模型的彩色相机颜色校正方法

郭越 , 高昆 , 朱钧 , 豆泽阳 , 黄亚东 , 冯云鹏

影像科学与光化学 doi:10.7517/j.issn.1674-0475.2017.02.153

彩色相机的颜色校正是实现成像色彩一致性的必要保障手段.传统的相机颜色校正中,对测量数据多采用多项式回归分析来确定颜色定标系数,存在着精度不高的缺点,因此,本文对测量数据提出了基于LASSO的高阶多项式回归拟合方法,利用LASSO压缩系数的特点,在保证计算复杂度的前提下,有效提高了回归模型的校正精度.在D65标准光源下对Color-Checker 24色卡进行了实际成像实验,并用CIELAB色差公式表征了校正效果,实验结果表明,新方法的校正效果明显优于传统的线性回归、二次多项式回归方法,平均色差指标可以达到5个CIELAB色差单位.

关键词: 颜色校正 , LASSO回归 , 多项式回归

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