15、19世纪至21世纪色彩科学的发展历程

19世纪至21世纪色彩科学的发展历程

色彩以深刻的方式影响着我们,我们对色彩的感受和反应部分源于文化和社会,部分源于心理构成。色彩理论领域包含了我们目前对色彩的认知,且大多在19世纪和20世纪发展形成。众多物理学家对各种视觉现象的研究,极大地推动了色彩科学的进步。

19世纪的重要突破

19世纪,许多杰出人物为色彩科学奠定了基础。德国的古斯塔夫·费希纳(Gustav Fechner)对身心问题感兴趣,他发现了缓慢闪烁的黑白图案产生的感知颜色(费希纳颜色效应)和颜色后像。1850年,他确定了感知强度与刺激强度的对数成正比,即费希纳定律,为现代心理物理学奠定了基础。

赫尔姆霍茨(Helmholtz)基于牛顿、杨(Young)的工作和自己的实验数据,建立了三色视觉理论,并确定了颜色刺激与感知之间的详细定量关系。1853年,格拉斯曼(Grassmann)指出赫尔姆霍茨关于眼睛中只有两种基本颜色视觉过程的观点可能有误,并提出了颜色混合定律,这是三色视觉理论的基本组成部分。

英国的詹姆斯·麦克斯韦(James Maxwell)推进了光学和颜色视觉研究。他研究了颜色混合原理,证明白光可以由红、绿、蓝光混合而成,并在1861年为实用彩色摄影奠定了基础。

1879年,奥格登·鲁德(Ogden Rood)描述了三个色度参数:色调、纯度和亮度,并估计可分辨的彩色光约有4亿种。他的《现代色彩学》影响了许多艺术家,可能推动了点彩派运动。

同年,英国的洛维邦德(Lovibond)发明了比色计(Tintometer),这是商业比色法的先驱,用于匹配液体颜色。

1878年,埃瓦尔德·赫林(Ewald Hering)提出了对立颜色视觉理

内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势与长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度与泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研与工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习与智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型与贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建与超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块与混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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