Рез. англ.

На обл.: Рос. акад. наук, 300 лет

Библиогр.: с. 15-16 (20 назв.)

Современные автомобильные краски имеют сложную структуру, и моделирование их оптических свойств является достаточно сложной задачей. Обратная задача-подбор состава краски по ее внешнему виду-наиболее востребована в практическом применении. В статье проанализированы недостатки популярных математических методов, в т. ч. использованных ранее авторами, и предложен гибридный подход на основе глубокого обучения нейронной сети и моделирования распространения света в многослойной краске. Нейросетевой алгоритм хорошо решает задачу для пигментов и красок, на которых он обучен, но неустойчив для новых пигментов. В этом случае моделирование краски помогает найти приемлемый результат. Математическая модель здесь доставляет лишь функциональную форму уравнений в вариациях, а величины всех функций получаются измерениями. Этих измерений немного, и они сводятся в библиотеку пигментов для дальнейшего использования