[发明专利]一种基于棉纤维颜色等级的预测方法及系统

权利要求书

1.一种基于棉纤维颜色等级的预测方法，其特征在于，所述预测方法包括：

步骤S1：获取第一数量的棉纤维颜色等级以及各棉纤维颜色等级对应的明度和黄度；

步骤S2：根据所述第一数量的棉纤维颜色等级以及各棉纤维颜色等级对应的明度和黄度确定训练集参数和测试集参数；

步骤S3：基于BP神经网络，以棉纤维的明度和黄度为输入变量，以棉纤维颜色等级为输出变量，构建棉纤维颜色等级初始预测模型；

步骤S4：将所述训练集参数输入所述棉纤维颜色等级初始预测模型进行训练，获得相关系数；

步骤S5：判断所述相关系数是否在设定范围内；如果所述相关系数在设定范围内，则输出棉纤维颜色等级预测模型；如果所述相关系数不在设定范围内，则返回步骤S3；

步骤S6：将所述测试集参数输入所述棉纤维颜色等级测模型进行预测，输出各棉纤维的棉纤维颜色等级预测值。

2.根据权利要求1所述的基于棉纤维颜色等级的预测方法，其特征在于，所述根据所述第一数量的棉纤维颜色等级以及各棉纤维颜色等级对应的明度和黄度确定训练集参数和测试集参数，具体包括：

对所述第一数量的棉纤维颜色等级以及各棉纤维颜色等级对应的明度和黄度分别进行归一化处理；

将归一化处理后的第二数量的棉纤维颜色等级以及各棉纤维颜色等级对应的明度和黄度作为训练集参数；

将归一化处理后的第三数量的各棉纤维颜色等级对应的明度和黄度作为测试集参数。

3.根据权利要求2所述的基于棉纤维颜色等级的预测方法，其特征在于，所述将所述测试集参数输入所述棉纤维颜色等级测模型进行预测，输出各棉纤维的棉纤维颜色等级预测值，具体包括：

将所述测试集参数输入所述棉纤维颜色等级测模型进行预测，输出各棉纤维的棉纤维颜色等级初始预测值；

对所述各棉纤维的棉纤维颜色等级初始预测值进行反归一化处理，获得各棉纤维的棉纤维颜色等级预测值。

4.根据权利要求2所述的基于棉纤维颜色等级的预测方法，其特征在于，所述将所述训练集参数输入所述棉纤维颜色等级初始预测模型进行训练，获得相关系数，具体包括：

将所述训练集参数输入所述棉纤维颜色等级初始预测模型进行训练，获得预测结果；

将所述预测结果与所述归一化处理后的第二数量的棉纤维颜色等级进行拟合，获得相关系数。

5.根据权利要求1所述的基于棉纤维颜色等级的预测方法，其特征在于，所述棉纤维颜色等级初始预测模型的拓扑结构为输入层的神经元个数为2，隐含层的神经元个数为12，输出层的神经元个数为1。

6.一种基于棉纤维颜色等级的预测系统，其特征在于，所述预测系统包括：

获取模块，用于获取第一数量的棉纤维颜色等级以及各棉纤维颜色等级对应的明度和黄度；

训练集参数和测试集参数确定模块，用于根据所述第一数量的棉纤维颜色等级以及各棉纤维颜色等级对应的明度和黄度确定训练集参数和测试集参数；

模型构建模块，用于基于BP神经网络，以棉纤维的明度和黄度为输入变量，以棉纤维颜色等级为输出变量，构建棉纤维颜色等级初始预测模型；

相关系数确定模块，用于将所述训练集参数输入所述棉纤维颜色等级初始预测模型进行训练，获得相关系数；

判断模块，用于判断所述相关系数是否在设定范围内；如果所述相关系数在设定范围内，则输出棉纤维颜色等级预测模型；如果所述相关系数不在设定范围内，则返回重新构建棉纤维颜色等级初始预测模型；

输出模块，用于将所述测试集参数输入所述棉纤维颜色等级测模型进行预测，输出各棉纤维的棉纤维颜色等级预测值。