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根据CMYK颜色空间的特点,对其进行了分区处理,利用RBF神经网络最佳逼近性能、全局最优特性和高度非线性转换的优势,构建了基于RBF神经网络每个颜色空间分区转换的正向和反向模型。通过训练样本建模和测试仿真实验,并对最后的实验数据分析处理,最终获得了一个较好的神经网络模型,并且模型的精度非常高。
基于分区的RBF神经网络颜色空间转换模型的研究
【摘 要】
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根据CMYK颜色空间的特点,对其进行了分区处理,利用RBF神经网络最佳逼近性能、全局最优特性和高度非线性转换的优势,构建了基于RBF神经网络每个颜色空间分区转换的正向和反向
【机 构】
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上海理工大学,杭州电子科技大学
【出 处】
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包装工程
【发表日期】
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2013年11期
【基金项目】
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国家自然科学基金（41271446）, 上海市研究生创新基金项目（JWCXSL1302）
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