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中文摘要：
颜色分区法是简化多基色颜色复制的主要方法,本研究以3基色为组将7基色色空间分成6个子空间,结合主成分分析(PCA)对分区内颜色样本的光谱反射率降维,通过3层BP神经网络,建立样本网点面积率与多基色复制色光谱反射率的转换模型,并通过遗传算法(GA)对神经网络权值阈值进行优化,提高多基色复制的颜色预测精度。实验结果表明,在各分区训练样本数为64、检测样本数为216时,GA-BP神经网络模型颜色预测的平均色差(ΔE*ab)为1.669,光谱均方根误差(RMSE)为0.7%,预测精度和稳定性均高于BP神经网络模型和胞元Neugebauer模型。最后,将训练样本数为64的GA-BP模型与训练样本数量为125,216,343的BP神经网络模型(平均ΔE*ab分别为3.267,2.776,2.175,光谱RMSE为0.97%,0.79%,0.76%)进行了比较,结果表明训练样本数为64的GA-BP模型的预测精度与训练样本数量为343的BP神经网络模型相当。GA-BP模型仅需少量样本即可实现高精度的颜色预测,在应用中具有良好的可移植性。
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