【摘要】：針對打印機(jī)的非線性以及印刷條件的復(fù)雜性,提出一種基于遺傳算法(GA)優(yōu)化的徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與子空間劃分的打印機(jī)顏色預(yù)測模型。對打印機(jī)進(jìn)行子空間劃分,在子空間中進(jìn)行模型的構(gòu)建,采用GA同時(shí)對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱含層節(jié)點(diǎn)的中心和寬度參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化進(jìn)而構(gòu)建了GA-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。同時(shí)將本文算法與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Yule-Nielsen修正的Cell Neugebauer(CYNSN)模型兩種主流算法的預(yù)測精度進(jìn)行了比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,GA的優(yōu)化彌補(bǔ)了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可調(diào)參數(shù)單一的缺陷,提高了模型的預(yù)測精度,與其他模型相比,該模型具有較高的預(yù)測精度和泛化能力,用于打印機(jī)的顏色預(yù)測是切實(shí)可行的。
[Abstract]:Aiming at the nonlinearity of printers and the complexity of printing conditions, a printer color prediction model based on radial basis function (RBF) neural network and subspace partition based on genetic algorithm (GA) optimization is proposed. The printer is subspace divided and the model is constructed in the subspace. The GA-RBF neural network model is constructed by optimizing the center and width parameters of the hidden layer node of the RBF neural network by using GA. At the same time, the prediction accuracy of this algorithm is compared with that of RBF neural network and Cell Neugebauer (CYNSN) model modified by Yule-Nielsen. The experimental results show that the optimization of GA makes up the defect of single adjustable parameters of RBF neural network and improves the prediction accuracy of the model. Compared with other models, the model has higher prediction accuracy and generalization ability. Color prediction for printers is feasible.
【作者單位】： 上海理工大學(xué)出版印刷與藝術(shù)設(shè)計(jì)學(xué)院;
【基金】：上海市研究生創(chuàng)新基金項(xiàng)目(JWCXSL1402)
【分類號】：TP183;TP334.8

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2270541