基于GABP算法的油墨配色研究 |
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引用本文: | 张阁,郑元林,廖开阳,刘梦莹,王晓彤.基于GABP算法的油墨配色研究[J].西安理工大学学报,2019(1). |
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作者姓名: | 张阁 郑元林 廖开阳 刘梦莹 王晓彤 |
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作者单位: | 西安理工大学印刷包装与数字媒体学院;陕西省印刷包装工程重点实验室 |
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摘 要: | 为了提高印刷油墨配色精度,本文提出了使用遗传算法(GA)优化的BP神经网络模型GABP。首先采集了颜色样本的光谱数据和CMYK四色网点面积率分别作为输入值和输出值,然后通过遗传算法优化了BP神经网络的结构和参数,并进行了训练,最后将模型的预测精度做对比分析,使用未经遗传算法优化的BP神经网络模型的平均误差为8.6%,使用GABP模型的平均误差为4.5%。结果表明,经遗传算法(GA)优化的油墨配色模型预测精度有了大幅度提高,对印刷企业油墨配色有很好的应用价值。
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