一种基于GA-RBF神经网络的打印机颜色预测模型

发布时间：2018-10-14 13:04

【摘要】：针对打印机的非线性以及印刷条件的复杂性,提出一种基于遗传算法(GA)优化的径向基(RBF)神经网络与子空间划分的打印机颜色预测模型。对打印机进行子空间划分,在子空间中进行模型的构建,采用GA同时对RBF神经网络的隐含层节点的中心和宽度参数进行优化进而构建了GA-RBF神经网络模型。同时将本文算法与RBF神经网络、Yule-Nielsen修正的Cell Neugebauer(CYNSN)模型两种主流算法的预测精度进行了比较。实验结果表明,GA的优化弥补了RBF神经网络可调参数单一的缺陷,提高了模型的预测精度,与其他模型相比,该模型具有较高的预测精度和泛化能力,用于打印机的颜色预测是切实可行的。
[Abstract]:Aiming at the nonlinearity of printers and the complexity of printing conditions, a printer color prediction model based on radial basis function (RBF) neural network and subspace partition based on genetic algorithm (GA) optimization is proposed. The printer is subspace divided and the model is constructed in the subspace. The GA-RBF neural network model is constructed by optimizing the center and width parameters of the hidden layer node of the RBF neural network by using GA. At the same time, the prediction accuracy of this algorithm is compared with that of RBF neural network and Cell Neugebauer (CYNSN) model modified by Yule-Nielsen. The experimental results show that the optimization of GA makes up the defect of single adjustable parameters of RBF neural network and improves the prediction accuracy of the model. Compared with other models, the model has higher prediction accuracy and generalization ability. Color prediction for printers is feasible.
【作者单位】： 上海理工大学出版印刷与艺术设计学院;
【基金】：上海市研究生创新基金项目(JWCXSL1402)
【分类号】：TP183;TP334.8

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2270541