【摘 要】
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为了实现彩色扫描仪的光谱特征化,采用一种GA修正的BP神经网络与PCA相结合的方法对其进行研究。首先,通过主成分分析,对训练样本的光谱反射率进行降维,以RGB信号和降维后的光
【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
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为了实现彩色扫描仪的光谱特征化,采用一种GA修正的BP神经网络与PCA相结合的方法对其进行研究。首先,通过主成分分析,对训练样本的光谱反射率进行降维,以RGB信号和降维后的光谱数据作为输入、输出变量进行GA-BP神经网络的建模,对任意RGB信号都可以通过模型得到其低维光谱信号;再通过主成分分析重构光谱反射率,由此实现RGB信号对光谱反射率的重构,即实现扫描仪的光谱特征化。实验结果表明,GA的优化有效地改善了BP神经网络的极值问题,提高了模型的预测精度,PCA在不影响模型精度的同时提高了模型的效率。由此说明
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