AI预测天然染料在丝绸上的最佳染色工艺与色牢度研究

作     者：刘莹 陈杰 LIU Ying;CHEN Jie

作者机构：南宁师范大学美术与设计学院南宁530001 武汉大学物理科学与技术学院武汉430000 

基　　金：广西教育科学“十四五”规划专项项目(2023ZJY1805) 

出 版 物：《丝绸》 (Journal of Silk)

年 卷 期：2025年第62卷第1期

页      码：40-48页

摘      要：随着环境问题的日益严峻,为了提高实验效率、节约成本,推动可持续发展战略在染料与纺织品领域的应用,文章首先对天然染料染色的数据进行了收集与预处理,然后采用Xgboost集成学习算法构建AI模型并进行了模型训练与验证,评估了模型的有效性和预测精度。该模型实现了天然染料在丝绸上染色工艺与效果的高效模拟与预测,从而显著缩短了实验时间并降低了资源损耗。这一方法提高了研究效率和经济效益。研究表明,该模型在预测反应最佳酸碱度(pH值)、水洗色牢度(CFW)和摩擦色牢度(CFR)方面具有较高的准确率,在验证集中三者的预测准确率高达94.12%、93.75%、100%,在真实的测试集上分别拥有87.50%、94.12%、82.35%的准确率,同时具备有效性与可迁移性。集成学习的方法通过极小的部署成本和极短的耗时为天然染料染色性能的探索给出了极具价值的指导,也为AI机器学习与纺织染色的学科的交叉应用拓展了可能性。

主 题 词：AI预测 Xgboost 天然染料 丝绸 色牢度 

学科分类：0821[工学-兵器类] 08[工学] 082101[082101] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-7003.2025.01.005

馆 藏 号：203156485...