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摘要:
为了提高神经网络在数码冲印颜色空间转化应用中的收敛效率,设计了一种基于反向传播(BP)神经网络的自适应优化模型.通过等间距分割由曝光实验测得的青、品、黄染料累积色差曲线,构建了在CIE Lab色域空间内分布相对规则的大容量学习样本.基于对网络训练过程中隐含层神经元节点间相关性和离散性的动态分析,合并或删除了冗余的节点结构.根据学习速率对网络收敛效率的影响,引入全局平均误差(GME)作为权值,对学习速率进行即时调整.仿真结果表明,与传统的BP神经网络相比,优化后的神经网络模型收敛成功率显著提高,收敛速度加快.输出精度能够满足色差要求.
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文献信息
篇名 数码冲印颜色空间转化的神经网络优化
来源期刊 浙江大学学报(工学版) 学科 工学
关键词 颜色空间转化 BP神经网络 自适应优化 色差
年,卷(期) 2006,(9) 所属期刊栏目 无线电电子学、电信技术
研究方向 页码范围 1494-1497
页数 4页 分类号 TP18
字数 3574字 语种 中文
DOI 10.3785/j.issn.1008-973X.2006.09.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陆祖康 浙江大学现代光学仪器国家重点实验室 64 811 17.0 25.0
2 余飞鸿 浙江大学现代光学仪器国家重点实验室 67 718 15.0 23.0
3 刘玉玲 浙江大学现代光学仪器国家重点实验室 41 331 9.0 17.0
4 穆宝忠 浙江大学现代光学仪器国家重点实验室 4 42 2.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
颜色空间转化
BP神经网络
自适应优化
色差
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
浙江大学学报(工学版)
月刊
1008-973X
33-1245/T
大16开
杭州市浙大路38号
32-40
1956
chi
出版文献量(篇)
6865
总下载数(次)
6
总被引数(次)
81907
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