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BP网络是最具有代表性的人工神经网络之一，具有强大的数据处理能力和非线性映射能力。利用BP网络进行油漆配色，可以避免以KM理论、三光通理论为基础的传统方法需要处理大量复杂数据的缺点。本文就BP网络在计算机油漆配色中的应用作了深入研究：一、深入分析了油漆配色原理，以西安油漆厂提供的资料为例，对油漆色彩及其影响因素进行了量化和规范化处理，并建立了相应的BP网络模型；二、针对以往BP算法收敛速度慢、学习精度低的问题，提出了一种新的BP算法，应用结果证明新BP算法减少了局部极小问题与“假饱和”现象，提高了收敛速度、学习精度和泛化能力；三、开发了基于新BP算法的计算机辅助油漆配色原型系统，并结合西安油漆厂提供的资料对原型系统进行了测试，测试结果证明原型系统具有较强的学习能力和配色能力，达到了实用要求。