GA-BP神经网络结合子空间划分的打印机光谱预测模型

刘真; 于海琦; 田全慧

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GA-BP神经网络结合子空间划分的打印机光谱预测模型

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目的为了实现打印机的光谱预测,提出一种GA-BP神经网络结合子空间划分的预测模型。方法将打印机颜色空间划分成若干子空间,在子空间中运用GA-BP神经网络,对任意输入打印机的驱动值,根据其所在子空间实现光谱值的预测;采用主成分分析对光谱反射率进行降维,在简化了神经网络结构的同时,保持了对检测样本较高的识别精度。结果模型预测精度较未进行子空间划分时有了明显提高。结论提出的模型能够满足高精度打印机光谱预测的要求。

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来源
《包装工程》 |2015年第21期|133-136|共5页
作者
刘真; 于海琦; 田全慧;
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作者单位

上海理工大学;

上海出版印刷高等专科学校;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类印刷色彩学、印刷色度学;
关键词
BP神经网络; 遗传算法; 光谱预测; 子空间划分;

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