织物染色配色是一个复杂的非线性问题。由于神经网络是求解非线性问题的一种有效手段,因此,已有很多科研人员将神经网络应用到计算机配色问题中,并取得了一定的成果。但是利用神经网络建模还存在着许多不足之处,如神经网络易陷入局部极小值,且泛化能力比较低。为了克服现有的织物染色配色模型的不足,本文从颜色的混合理论和织物染色配色的特点出发,对配色过程中的相关问题进行了分析,并提取主要影响因素,建立了一个较为理想的织物染色配色模型。通过对试验采集的数据进行数值分析,运用数据拟合的方法得到了单色染料小样的CMY值与该单色染料的浓度之间的关系。然后本文在定义了一种理想染料的基础上提出了三拼色混合染料的计算机配色模型,在使模型得到最优解的情况下,求出了相应的影响因子,并将影响因子带入模型中,得到了具体的数学模型。本文通过采集的验证样本对数学模型进行了验证,并进行了相关误差分析。通过误差分析的结果可以看出,该模型在很大程度上正确反映了单色染料的配方浓度与拼色小·样的CMY值之间的关系,从而表明了模型的正确性。为了进行模型的对比,本文将粒子群优化算法应用到神经网络中,并用神经网络的方法对织物染色配色模型进行了分析,将得出的结果与数值分析方法得出的结果进行了对比,从而进一步证明了基于数值分析的织物染色配色模型的有效性。通过本文的研究,表明了基于数值分析的织物染色配色模型是可行的,为计算机织物染色配色问题提供了新的理论参考,具有一定的理论和实际应用价值。