基于BP神经网络的全色域彩色纱颜色预测模型构建

针对传统测配色理论的局限性，利用神经网络良好的非线性映射能力构建一种全色域彩色纺纱的颜色预测模型。以灰、青、品红、黄作为四基色进行全色域混色模型的构建，并选取该全色域模型中的66个网格点进行纺纱，制备混色纱及织物，利用分光光度计测出66种织物的光谱反射率曲线，建立基于颜色预测混纺比和基于混纺比预测颜色值的神经网络，并根据预测值与实际值之间的色差值和均方误差评估这两种神经网络的准确性。结果表明：基于BP神经网络的颜色预测模型可以实现色纱颜色值与四基色颜色比例之间的非线性映射，测试样本的平均色差在2,后续将使用遗传算法或粒子群优化算法对其进一步优化，提高全色域彩色纱颜色预测模型的准确性。     

基于Web3的去中心化自治组织与运营新框架

Web3技术催生的去中心化自治组织(Decentralized autonomous organization, DAO)正以颠覆性的方式重新定义要素资源、变革生产关系与塑造组织形态.为了更好地响应DAO研究与应用需求,本文从组织和运营两个角度重新解析DAO,认为其应当被更广义而精确地定义为去中心化自治组织与运营(Decentralized autonomous organization and operation).在此基础上,阐述DAO的关键原理与基本要求,探讨社会物理信息系统、平行智能等基础设施以及数字孪生、元宇宙、Web3等支撑技术,构建涵盖组织层、协调层以及执行层等的DAO五层智能新架构,提出DAO的闭环方程以及功能导向的智能新算法,分析个体、组织与社会视角下的DAO治理机制,研究面向生物人、机器人与数字人的DAO激励机制,并介绍DAO的典型与潜在应用场景.最后,总结全文并展望DAO未来研究方向.