1.一种基于改进S‑N模型的色纺纱配色方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤(1)、分析目标样的组分，确定配制目标样所需的有色纤维种类数，测量目标样和各组分有色纤维的光谱反射率值；

步骤(2)：将各组分有色纤维以配比ci混合纺制成与目标样纺纱参数相同的中间样，测量中间样的光谱反射率；

步骤(3)：将中间样的光谱反射率和各组分有色纤维的光谱反射率值，通过改进S‑N模型映射函数进行映射；所述改进S‑N模型为：对其中的参数b(λ)优化得到最优化参数boptimal(λ)；

步骤(4)：将改进S‑N模型中的参数b(λ)设置为最优化参数boptimal(λ)，并对目标样与各组分有色纤维样的光谱反射率进行映射，构造配比的目标函数；根据约束非线性最优化方法最小化目标函数求得目标样的最优配比，通过最优配比制备预测样。

2.根据权利要求1所述的基于改进S‑N模型的色纺纱配色方法，其特征在于：所述步骤(2)中，ci满足约束条件：

3.根据权利要求1所述的基于改进S‑N模型的色纺纱配色方法，其特征在于：所述步骤(3)中，最优化参数boptimal(λ)的计算方法为：将中间样的光谱反射率记为Rmix(λ)；b(λ)在[0.001,0.3]区间内每间隔0.001取值，在每一波段循环计算中间样Rmix(λ)的映射值Fmodifed[Rmix(λ)]与各组分有色纤维样本映射值配比加权和 之差，2‑范数最小时对应的b(λ)为最优化参数。

4.根据权利要求3所述的基于改进S‑N模型的色纺纱配色方法，其特征在于：所述步骤(3)中，boptimal(λ)的计算公式为：

5.根据权利要求1所述的基于改进S‑N模型的色纺纱配色方法，其特征在于：所述步骤(4)中，目标函数记为E(ci)，计算公式为：其中，Rtarget(λ)为目标样的光谱反射率。

6.根据权利要求5所述的基于改进S‑N模型的色纺纱配色方法，其特征在于：所述步骤(4)中，求得最优配比ci的方法为：设置初始条件ci＝0、约束条件 且ci＞0、收敛条件其中n为迭代次数；计算过程为：

7.根据权利要求1所述的基于改进S‑N模型的色纺纱配色方法，其特征在于：所述步骤(3)中，参数α的范围为4＞α＞1。