【摘 要】
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颜色分区法是简化多基色颜色复制的主要方法,本研究以3基色为组将7基色色空间分成6个子空间,结合主成分分析(PCA)对分区内颜色样本的光谱反射率降维,通过3层BP神经网络,建立
【机 构】
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上海理工大学出版印刷与艺术设计学院,上海出版印刷高等专科学校印刷包装工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金(41271446);上海市研究生创新基金(JWCXSL1402)资助项目
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颜色分区法是简化多基色颜色复制的主要方法,本研究以3基色为组将7基色色空间分成6个子空间,结合主成分分析(PCA)对分区内颜色样本的光谱反射率降维,通过3层BP神经网络,建立样本网点面积率与多基色复制色光谱反射率的转换模型,并通过遗传算法(GA)对神经网络权值阈值进行优化,提高多基色复制的颜色预测精度。实验结果表明,在各分区训练样本数为64、检测样本数为216时,GA-BP神经网络模型颜色预测的平均色差(ΔE*ab)为1.669,光谱均方根误差(RMSE)为0.7%,预测精度和稳定性均高于BP神经网络模型
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