【摘 要】
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为解决全彩3D打印中彩色信息在计算机与打印设备间的复制与传递问题,提出了基于BP神经网络色彩空间转换模型,并通过学习打印设备的输入/输出样本对构建打印设备内部的转换关
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为解决全彩3D打印中彩色信息在计算机与打印设备间的复制与传递问题,提出了基于BP神经网络色彩空间转换模型,并通过学习打印设备的输入/输出样本对构建打印设备内部的转换关系,改变网络隐层神经元数量,最终得到一个训练结果较好、速度较快的RGB到L*a*b*转换的网络结构。再按照心理明度值L*将样本数据通过等间隔及聚类两种分组方式进行建模,使用径向基函数作为神经元传递函数再次进行网络训练。该模型在网络结构最优值寻求的简便性、训练精度和速度上都具有相当的优势。
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