粒子群优化正则化极限学习机提升纺织品色差检测精度

本文主要探讨了"基于粒子群算法优化正则化极限学习机的纺织品色差检测"这一主题，由江礼凯、周志宇和李清木三位作者在浙江理工大学信息学院完成。论文针对纺织品行业中常见的色差问题，提出了一种创新的解决方案，即通过集成粒子群算法（PSO）来优化正则化极限学习机（RELM），以提高纺织品色差的自动检测和分类性能。 传统的RELM方法在处理纺织品色差问题时，存在学习速度较快但分类精度较低的局限。为了改进这一点，研究人员引入了PSO算法，该算法是一种全局优化搜索策略，能够有效地搜索最优解。论文首先对染色品的图像进行处理，计算出色差并提取相关的特征值，这些特征值反映了色差在人眼感知中的重要性。接下来，将色差按照感知程度划分为五类，这有助于更准确地理解和识别不同的色差级别。 在PSO-RELM框架下，色差分类模型得以构建。与传统的ELM和RELM方法相比，使用PSO优化的RELM方法显示出更快的收敛速度和更高的分类精度。此外，这种方法还展现出更强的鲁棒性，能够在各种条件下稳定地工作，这对于纺织品工业的质量控制具有实际应用价值。 关键词包括色差分类、粒子群算法、极限学习机以及正则化极限学习机，这些都是论文的核心技术点。该研究的成果不仅提升了纺织品行业的自动化水平，也为机器学习在色彩感知领域的应用提供了一个新的优化策略，具有一定的理论和实践意义。通过阅读这篇论文，读者可以深入了解如何将智能优化算法与机器学习相结合，解决纺织品生产中的具体问题。