本文選題：噴墨 + 色差��； 參考：《包裝工程》2017年13期

【摘要】：目的研究基于模擬退火算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對噴墨打印機(jī)色彩空間轉(zhuǎn)換預(yù)測準(zhǔn)確性的方法。方法通過數(shù)據(jù)歸一化處理、模擬退火算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,以獲取它們的全局最優(yōu)解,再用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法進(jìn)行色差預(yù)測。結(jié)果模擬退火算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型測試15次得到色塊平均色差達(dá)到2.3067,最小平均色差達(dá)到0.7892。結(jié)論該方法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精度非常高,對噴墨打印機(jī)色彩空間轉(zhuǎn)換具有較好的非線性擬合能力和更高的預(yù)測準(zhǔn)確性。
[Abstract]:Aim to optimize the prediction accuracy of color space conversion of inkjet printer by BP neural network based on simulated annealing algorithm. Methods the weights and thresholds of BP neural networks were optimized by data normalization and simulated annealing algorithm in order to obtain the global optimal solution and then the color difference was predicted by BP neural network method. Results simulated annealing algorithm optimized BP neural network prediction model for 15 times obtained average color difference of 2.3067 and minimum average color difference of 0.7892. Conclusion the accuracy of BP neural network optimization is very high, and it has better nonlinear fitting ability and higher prediction accuracy for color space conversion of inkjet printer.
【作者單位】： 河南工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61301231) 2013年河南工程學(xué)院數(shù)字印刷和紡織品印花色彩控制研究中心資助項目(YJJJ2013003)
【分類號】：TP18;TP334.83

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本文編號：1851990