本文關(guān)鍵詞： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 多基色打印機(jī) 光譜特性化 目標(biāo)函數(shù) 視覺特性加權(quán)　出處：《包裝工程》2014年13期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：目的實(shí)現(xiàn)多基色打印機(jī)的光譜特性化。方法結(jié)合光譜降維和光譜重構(gòu)方法建立了多基色打印機(jī)光譜特性化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,并提出了基于人眼視覺特性加權(quán)的目標(biāo)函數(shù)。結(jié)果在基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多基色打印機(jī)光譜特性化中,當(dāng)目標(biāo)函數(shù)未進(jìn)行人眼視覺特性加權(quán)時,光譜精度和色度精度分別為0.0285和2.8614,當(dāng)采用人眼視覺特性加權(quán)目標(biāo)函數(shù)后,光譜精度和色度精度分別為0.0166和1.2247。結(jié)論在基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多基色打印機(jī)光譜特性化中,使用基于人眼視覺特性加權(quán)的目標(biāo)函數(shù)可兼顧光譜與色度2個因素,其光譜特性化效果更優(yōu)。
[Abstract]:Aim to realize the spectral characterization of multi-primary color printer. Methods A BP neural network model for spectral characterization of multi-primary color printer was established by combining spectral reduction and spectral reconstruction. Results in the spectral characterization of multi-primary color printer based on BP neural network, when the objective function is not weighted by human visual characteristics, The spectral accuracy and chrominance accuracy are 0.0285 and 2.8614, respectively. The spectral accuracy and chrominance accuracy are 0.0166 and 1.2247 respectively when the weighted objective function of human visual characteristics is used. Conclusion in the spectral characterization of multi-primary color printer based on BP neural network, the spectral accuracy is 0.0166 and 1.2247 respectively. The objective function weighted by human visual characteristics can take into account the spectral and chroma factors, and the spectral characterization is better.
【作者單位】： 深圳職業(yè)技術(shù)學(xué)院;曲阜師范大學(xué);
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61108087)
【分類號】：TP183;TP334.8

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1553334