北京理工大学学报transactionsofBei激ngInsliluteofTechnology颜色空间转换的模糊神经网络辨识算法智川周世生。石毅3a.西安理I：大学印刷包装I：程学院•陕西.西安710018；2.陕西科技大学造纸I：程学院-陕西.西安710021；3.陕两华拓科技有限赍任公司，陕四,西安710043)摘要：为厂提髙颜色在不同成像设备之冋传递的准确性•以RGB颜色空间与CIE//扩颜色转换为例.提出承受颜色空冋转换模糊模型将输入颜色空间划分为多个子空间•在于空间内采丿|J神经网络模型对输入偵进展输出.利用神经网络优化颜色空间模糊转换模烈.得到了基于模糊神经系统的顔色空间转换模型.争辩结果说明.该模邸转化精度相对于単一的顔色空间模糊转换模型有很大提髙.并辭决rBP神经网络颜色空间转换模型由于空间釆样点数目过多而引起的训练难度増加问题.关键词：模糊把握；神经网络；顔色空间转换；色泛：TP2731：TP301.6文献标志码：A：1001-0615(2021)06-0722-05ColorSpaceTransformBasedonFuzzyandNeuralNetworkIdentificationAlgorithmZHIChuan1*2■ZHOUShi-shcng1•SHIYi，(1.DepartmentofPrintingandPackagingEngineering.XianUniversityofTechnology.Xian.Shaanxi710048.China；2.iX”partmentofPaperMakingEngineering.ShaanxiUniversityofS<*ienceTcchiElcgy.Xi”an.Shaanxi710021.C”liina；3.ShaanxiliwatopScienceTechnologyCo.Ltd.Xian.Shaanxi710043•China)Abstract:Toimprovetheprecisionofcolortransformindifferentimagingdevices>takingthetransformofcolorspacebetweenR(JBand(IEL>a”b*asanexample,thefuzzymodelofcolorspacetransformisputforward.Itdividestheinputcolorspaceintomanysubspaceand.inthesubspace•theinputvalueisturnedintooutputvianeuralnetwork.ThecolorspacetransformmodelbasedOnfuzzyneuralsystemisestablishedbyusingneuralnetworksystemtoOptimizethefuzzymodelofcolorspacetransform.Theanalyticalresultsshowthattheconvertingaccuracyoftheproposedmodelishigherthanthesinglefuzzymodelofcolorspacetransform•andtheproblemoftrainingdifficultycausedbymuchmoresamplingpointscouldbesolved.Keywords:fuzzycontrol；neuralnetwork；transitionofcolorspace；colorerror颜色治理技术是为了解决顔色在不同成像设备之间的正确转移冋题，颜色治理技术的核心之一就是颜色空冋模型的相互转换.目前，常川的颜色空间转换方法主要有纽介堡方程法、=.维査找表法(3D丄UT)、多项式回归法.以及一些人I：智能方法.如人T.神轻网络、模糊规律和遗传算法等⑴.色度空间变换間于三维空间的非线性映射问题.传统的数学模型法部有-定的局限性.难以在「I动把握调整中获得应用七因此，目前很多学者把争辩柬点转移到人匸智能算法争辩上.对于人T.神经冋络算法颜色空间转换模型的研究，目前-•般承受BP神经网络”°.BP神经网络算法本质上为梯度下降法.从数学角度看・HP算法是一种局部搜寻的优化方法.但当要解决的冋题是---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---第31卷第6期2021年6月Vol.31No.6Jun.2021收稿日期：2()1。一09—。3基金工程:陕西省°13115H科技创新I：程基金寅助顼日(2O09Zrx；C-(X)作者简介：智川(1972),«.在职博土生展iMLEFuiLzhidwg创倾t.edu.顷网世生(1963).男，牧授，博L•生求解夏杂非线性函数的全局优化时.该算法很有可能陷入局部极值,使训练失败⑴，因此，其模型转化方法还有待进一步提高.基于生活中颜色常用自然语言描述.具有模制性.此外.颜色空间变换具有髙度非线性的特点.所以人们将模糊把握理论应用于颜色空间转换模型、与经典把握理论和现代把握理论相比.模糊把握的主要特点是不需要建立对象的数学模型、构造简洁、鲁棒性强、算法简洁、执行快、简洁实现等％在模捌模型中.模制规章及隶属函数的选择完全凭阅历.由于信息简洁的模糊姓理将导致系统的把握精度降低和动态品质变差.要提高精度那么必定增加抵化级数.从而导致规章搜寻范闱扩大.依据模糊把握和神经网络各自的特点.作者采用神经网络系统优化颜色空冋模糊输出...