国际服装流行色定案特征分析

应用量化分析方法研究流行色定案特征。以2007—2013年国际服装流行色定案为研究对象,应用PANTONE色彩体系实现对定案的量化与分类,通过统计分析获得2007—2013年定案在色相、明度、纯度属性上的特征,并对影响定案的相关因素进行分析。研究结果表明:2007—2013年定案在色相上始终表现为暖色为主,冷色和中性色为辅的特征;明度上表现为低明度色含量高,定案呈现明亮色与深暗的反季节性色并行混搭的风格;纯度上表现为低纯度色多,高纯度色少的春夏季节性和女装的特征。在2007—2013年定案中,分类后的数据在色相、明度和纯度变化上的波动性显著,但变化不存在线性相关性。该项研究对流行色的预测具有参考价值。     

流行色春夏定案特征分析与探讨

应用minitab15对美国潘东公司（Pantone）、国际流行色协会（IC）和《国际纺织品流行趋势》杂志3家权威色彩预测机构发布的春夏流行色定案进行色彩量化和分析,旨在探寻流行色定案在纯度、明度和色相上的分布特点和变化规律。研究结果显示,3家机构发布的流行色信息在明度、纯度和色相分布中存在一定的共性和变化规律,如色相的双峰分布,冷暖对比,纯度和明度上的渐变迁移,以及色彩属性上的春夏季节色彩特征等。单因素方差分析结果说明国际流行色在预测信息中起主导作用。     

马尔可夫预测法在国际服装流行色预测中的应用

马尔可夫(MarKov)预测法是应用概率论中的马尔可夫链的理论和方法来研究随机事件的变化,并借此分析预测未来变化趋势的一种方法。文章以国际流行色权威机构国际色彩委员会发布的2007—2011年的国际女装春夏流行色定案为分析对象,应用马尔可夫预测方法对流行色定案的色彩进行预测分析,以原始数据与预测数据的相对误差百分比探讨此方法的预测精度。结果显示:应用马尔可夫预测法对5年来色彩的预测精度稳定性不统一,但是对蓝色调的预测精度很高,达90%。     

灰色GM(1,1)模型在国际春夏女装流行色色相预测中的应用

服装流行色是影响服装企业生产、营销、效益的重要因素。针对服装流行色预测研究中存在色彩量化复杂、缺少时间序列参数与构建预测模型性能关系等问题,提出以国际春夏女装流行色为研究对象,以PANTONE色彩体系为色彩量化依据,以绝对误差平均值作为预测效果的综合评价指标,探讨了不同长度的时间序列对灰色GM(1,1)服装流行色色相预测模型性能的影响。研究结果表明,以6年时间序列建立的灰色GM(1,1)模型对服装流行色色相预测的整体精度高,其绝对误差平均值之和仅为1.9%。     

服装流行色的季节差异及关联性研究

为揭示服装流行色的季节差异及其变化规律,以2012-2019年中国服装流行色定案为研究对象,依据中国色彩标准体系(CNCS)对色彩进行量化,采用统计分析与灰色关联分析,探究季节服装流行色的波动规律与色彩特征。结果表明:服装流行色呈现一定的季节差异,不同色彩存在不同的季节模式,即春夏以高明度、高纯度和暖色系为主,秋冬则会增大低/中明度、低/中纯度和冷色系色彩的使用比例;秋冬服装流行色会受到春夏流行色的影响,但不同色彩的关联度存在差异;秋冬服装流行色的波动较大,春夏服装流行色的波动则比较平缓。     

采用多蜂群协同演化算法的服装流行色预测

针对现有服装流行色定量预测方法存在的精度缺陷,借鉴了复杂适应系统理论和生物学协同进化思想,提出一种基于层次协同演化机制的多蜂群协同优化算法。将该算法应用于人工神经网络权值配置问题上,通过拟合曲线进行测试。结果表明该算法可提升神经网络模拟目标问题的精度。使用 PANTONE 发布的2007−2016 年的国际春夏女装流行色定案,建立了春夏女装流行色色相的预测模型;对该模型中改进的神经网络进行训练,分析不同隐含层节点个数对色相预测精度的影响;预测2017 年女装流行色色相,并将预测结果与PANTONE 官方发布结果进行对比。结果表明该方法与其他方法相比提高了预测结果的精准度。     

设计师品牌时尚色彩趋势预测应用研究

通过对服装品牌分类整理,确定设计师品牌为本文的研究对象,分析流行色趋势与设计师品牌的流行色使用情况,并将两者流行色按照色相、纯度、明度三个维度进行对比,分析流行色在品牌色彩中实际应用情况,证明时尚色彩趋势预测对于设计师品牌色彩应用有着较高契合性与指导性,得出品牌针对流行色使用的色相色系以及使用变化规律,明度与纯度针对不同色系的明度与纯度的变化规律。研究流行色应用规律,给予相关设计师品牌色彩设计以参考,提升实用价值。     

应用数字量化的毛衫流行色趋势预测方法

通过预测模型算法设计、预测模型方法分析,建立数字量化流程,并针对权威Spin Expo发布的纱线流行色色卡作为预测数据的信息源作为样本,以纱线流行色中的红色系为例,通过数字量化中HSB色彩系统量化以及纱线流行色色卡量化在流行色趋势中的应用,构建毛衫流行色色相、明度和饱和度的预测模型。实验结果表明,应用数字量化模型进行毛衫流行色趋势的方法具有预测的精准性与有效性。     

服装流行色变化趋势及突变分析

为探析服装流行色的变化趋势及突变情况,基于中国纺织信息中心发布的2000—2019年春夏流行色定案,采用线性趋势分析、滑动平均法和Mann-Kendall检验,探讨了流行色系统的分布规律及其作用机制。结果表明:1)近20年来服装流行色呈非周期振荡现象,色相数据变化没有明显的总体上升或下降趋势,整体上是以暖色调为主、冷色为辅的春夏季节特色; 2)服装流行色系统存在大量的不连续及突变现象,但不同色相的突变点数量具有显著差异; 3)服装流行色系统并非是平稳渐变的,当内部和外部影响因素满足一定条件时,会发生色彩突变现象。该研究为认识服装流行色突变规律提供了理论支撑。     

服装流行色的色彩意向灰色预测

流行色作为引导时尚的代名词,其消费性和商业指导性变得愈加突出,对其进行准确预测显得尤为重要。研究运用颜色科学的理论知识、日本色研所的NCD色彩意象理论以及两者之间的紧密关系,从抽象和意象思维2方面对历年服装流行色资料微观化、细致化。通过建立2000—2006年春夏女装小样本统计的蓝色流行程度评价值、明度、纯度、色彩意象群区分布百分比和色相倾向分布百分比的灰色GM（1,1）全数据和部分数据信息预测模型,来预测未来蓝色流行程度及色调倾向性。     

Physicochemical properties of new cellulosic fiber extracted from Carica papaya bark

This article presents the characteristics of Carica papaya fibers (CPFs) extracted from the bark of the perennial papaya plant. Detailed chemical compositions of CPFs such as cellulose, lignin, ash, moisture, and wax contents were established and determined by using standard methods. Further, chemical groups, crystalline structure, surface roughness, and thermal stability of CPFs were examined using Fourier transform infrared analysis, X-ray diffraction, atomic force microscope, and thermogravimetric analysis, respectively. The physico-chemical properties of CPFs, crystallinity index (56.34%), cellulose content (38.71 wt. %), hemicellulose (11.8%), and density (943 kg/m³) were compared to those properties of other natural fibers. The results suggest that the biodegradable CPFs can be used as a potential reinforcemnet in the polymer matrix composite structure.     

Review: Flow injection analysis–a new technique for food and beverage analysis

Flow injection analysis affords a means of automating many traditional wet chemical methods of food and beverage analysis, and introducing new methods which have no conventional analogue. In this technique, reactions are carried out in a continuous flow mode and it is not necessary for a state of chemical equilibrium to be reached. Therefore, analyses using standard or official chemistries may be achieved in very short times (typically 30 sec). This review outlines the principles, instrumentation and techniques of flow injection analysis and considers the scope of its actual and potential applications in food and beverage analysis.     

Physicochemical and Thermal Properties of Ceiba pentandra Bark Fiber

Owing to their low weight-to-high strength ratio and recyclable features, the natural fibers are the most potential choice in place of synthetic fibers and been used as reinforcement materials in polymer matrix composites. Characterization of Ceiba pentandra bark fibers (CPFs) such chemical analysis, Fourier Transform-Infrared Analysis (FTIR), X-ray diffraction, thermogravimetric analysis, and Differential thermogravimetric analysis (DTG) analysis has analyzed. CPFs contain 60.9% (w/w) of cellulose, 17.5% (w/w) of hemicellulose, and 23.5% (w/w) of lignin. Besides, its density and crystallinity index are 682 kg m^?3 and 57.94%, respectively. TG and DTG analysis discovered that CPFs are thermally stable up to 342.1°C. Further, all the resources of CPFs ensured that it can be an excellent alternative for synthetic fibers in polymer matrix composites.     

腐乳理化特性分析和模式识别研究

分析了27种腐乳的理化特性，并以此为依据，进行模式识别研究，结果将27种腐乳聚成了四川腐乳和其他腐乳2类，在6个理化指标的基础上建立了3个主成分模型，并得到了腐乳的判别方利D=-0．080x1＋1．746x2＋0．396x3＋0．348x4＋0．140x5-0．322x6-0．580，总判别止确率为96．3％，为控制腐乳品质提供了一定的理论依据。     

云南省主要辣椒品种活性成分及其加工适应性

研究云南不同品种辣椒活性成分的差异,能够明确其加工适应性特征,满足加工需求。方法 以49份云南辣椒材料为研究对象,测定不同辣椒材料中总黄酮、总酚、总生物碱、总皂苷、维生素C、降二氢辣椒碱、辣椒碱和二氢辣椒碱的含量,利用相关性分析、主成分分析法与聚类分析法进行综合评价。结果 主成分分析将8项品质指标综合为3个主成分(Y1、Y2、Y3),其累计方差贡献率为71.774 %,并建立综合评价模型: F＝0.61Y1＋0.2Y2+0.18Y3。经综合评价,得分前3位的辣椒品种分别是49号(小米辣,小米辣),35号(川优19,干椒)、43号(晶翠,小米辣),具有较高的综合加工适应性。采用聚类分析方法可将49份云南辣椒材料分为3类。其中35号辣椒(川优19干椒)、43号辣椒(晶翠小米辣)辣椒、48号辣椒(红油辣)聚为一类,可用于提取辣椒碱、辣椒油树脂等产品。49号辣椒(小米辣,小米辣)为云南本土调味品企业泡制加工用小米辣,被单独聚为一类,综合得分最高,综合加工适应性最佳。结论该研究通过对云南辣椒的总黄酮、总酚、总生物碱、总皂苷、维生素C、降二氢辣椒碱、辣椒碱和二氢辣椒碱等活性成分进行分析与测定,辣椒活性成分的差异会影响辣椒加工产品的品质,因此活性成分可以作为评价辣椒精深加工适用性的指标。采用主成分与聚类分析作为评价辣椒加工适用性的统计学分析手段,能够有效区分不同辣椒品种的活性特征,对进一步开发云南地区辣椒资源、评价云南辣椒的加工适用性有一定的指导意义。     

甜瓜营养品质分析及其代表性指标探究

在分析获得甜瓜中18项营养品质指标数据基础上,通过主成分分析,对甜瓜品质代表性指标进行研究筛选,再借助聚类分析方法,探讨13种不同品种甜瓜的营养品质特点。结果显示:18项指标中灰分、脂肪、V_(B1)、烟酸、酒石酸、蔗糖、总糖、可溶性固形物、总酸在对应主成分中的载荷值相对较高,能较好地反映数据整体变异情况;受试13种甜瓜大致可聚为两类,第1类以86、杂交伽师瓜为代表;第2类以伽师瓜、西州蜜25号为代表。综上所述:灰分、脂肪、V_(B1)、烟酸、酒石酸、蔗糖、总糖、可溶性固形物、总酸可作为甜瓜品质特点的代表性表征指标;以86、杂交伽师瓜为代表的一类甜瓜具有灰分、V_(B1)、烟酸、酒石酸、蔗糖、总糖、可溶性固形物含量相对丰富的特点;以伽师瓜、西州蜜25号为代表的一类甜瓜具有脂肪和总酸含量相对丰富的特点。     

Challenges in relating concentrations of aromas and tastes with flavor features of foods

Flavor sensations in food are highly influenced by the aroma and taste compounds. Reviewing the extensive literature of recent years in this field has shown that the reconstitution of flavor based on aroma and taste compounds poses numerous problems. These are of different nature and include among others (a) chemical transformations among these compounds, (b) changes in the concentrations of the compounds responsible for the perceived flavor, (c) interactions among the chemical compounds that enhance or reduce a specific flavor sensation, and finally, (d) the complexity of the different food matrices and its influence in the flavor perception. Another difficulty that flavor scientists must face is how to properly model and visualize the complex relationships existing between the chemical composition of foods and the flavor perception. These problems have repercussions on the reconstitution of the flavor signature of food based on the natural concentrations of its key aroma and taste compounds. Therefore, the main aim of this review is to deal with all these issues to propose potential solutions for a robust transformation in a science-based quality approach.     

独立成分分析及其在化学信号处理中的应用

独立成分分析具有处理盲源信号的潜能,可以在缺少先验信息时从光谱测定数据中提取纯组分光谱相关的信息,利用其进行多变量分析时能得到具有化学解释的本征变量,已成功应用于近红外数据解析、多组分红外光谱解析、GC-MS重叠信号解析、深度形貌分析及在线监测与故障检验等领域,这说明其在化学信号处理方面具有很好的应用前景.