计算机辅助油漆配色系统的BP网络研究
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摘要
BP网络是最具有代表性的人工神经网络之一，具有强大的数据处理能力和非线性映射能力。利用BP网络进行油漆配色，可以避免以KM理论、三光通理论为基础的传统方法需要处理大量复杂数据的缺点。本文就BP网络在计算机油漆配色中的应用作了深入研究：一、深入分析了油漆配色原理，以西安油漆厂提供的资料为例，对油漆色彩及其影响因素进行了量化和规范化处理，并建立了相应的BP网络模型；二、针对以往BP算法收敛速度慢、学习精度低的问题，提出了一种新的BP算法，应用结果证明新BP算法减少了局部极小问题与“假饱和”现象，提高了收敛速度、学习精度和泛化能力；三、开发了基于新BP算法的计算机辅助油漆配色原型系统，并结合西安油漆厂提供的资料对原型系统进行了测试，测试结果证明原型系统具有较强的学习能力和配色能力，达到了实用要求。
The Back-Propagation (BP) network is one of the most useful Artificial Neural Network (ANN), which can deal with complicated data and nonlinear problem. Computer paint-color matching based on the BP network is a new method. This new method can avoid dealing complicated data, and the traditional methods based on Kubelka-Munk (KM) and 3-flux theory can't. Having analyzed the principle of paint color matching, a new BP network model was constructed with the data provided by XI'AN Paint Company. However, the convergent speed and studying accuracy of the past BP algorithms are very low. A new BP algorithm was put forward in this paper. This new algorithm can improve the convergent speed, studying accuracy and endurance markedly. Finally, this paper developed a paint-color matching system based on the new BP algorithm. The paint-color matching system can carry out studying and color matching very well, thus it has the value of practicality.
The Back-Propagation (BP) network is one of the most useful Artificial Neural Network (ANN), which can deal with complicated data and nonlinear problem. Computer paint-color matching based on the BP network is a new method. This new method can avoid dealing complicated data, and the traditional methods based on Kubelka-Munk (KM) and 3-flux theory can't. Having analyzed the principle of paint color matching, a new BP network model was constructed with the data provided by XI'AN Paint Company. However, the convergent speed and studying accuracy of the past BP algorithms are very low. A new BP algorithm was put forward in this paper. This new algorithm can improve the convergent speed, studying accuracy and endurance markedly. Finally, this paper developed a paint-color matching system based on the new BP algorithm. The paint-color matching system can carry out studying and color matching very well, thus it has the value of practicality.
引文
[1] 蔡波、陆长德、余隋怀、杨海成，自顶向下的计算机辅助工业设计几何建模研究，计算机辅助设计与图形学报，Vol．13，No．12(2001)：1129-1133
[2] Westland S., Iovine L. & Bishop J.M., 2001. Kubelka-Munk or Neural Networks for Computer Colorant Formulation. Proceedings of SPIE: 9th Congress of the International Color Association, Rochester (USA), 4421, 745-748.
[3] 张立明，人工神经网络的模型及其应用，复旦大学出版社，1993．7
[4] 焦李成，神经网络系统理论，西安电子科技大学出版社，1992．6
[5] 陆长德、余隋怀，计算机辅助工业设计在NC机床造型设计中的应用，机械工程学报，No．5(1995)：45-48
[6] 刘芳、弓民、陆长德，应用BP网络的油漆配色系统，化学工业与工程，Vol．16，No．4(1999)：214-217
[7] 富丽，油漆调色系统的算法改进和功能扩展：[硕士学位论文]．西安：西北工业大学，2002．3
[8] 李锦松，基于神经网络的油漆调色系统研究与实现：[硕士学位论文]．西安：西北工业大学，1999．3
[9] 刘芳，计算机辅助工业设计的油漆调色系统：[硕士学位论文]．西安：西北工业大学，1997．3
[10] Paivi Luomahaara，调色——着色油漆的最佳化生产，中国涂料，No．4(1997)：1-3
[11] Westland S., Bishop J.M., Bushnell M.J. & Usher A.L., An intelligent approach to colour recipe prediction. Journal of the Society of Dyers and Colorists, No.107 (1991): 235-237.
[12] 李和平、葛虹，精细化工工艺学，科学出版社，1997．8
[13] 张全、陆长德，计算机键盘的布局设计，西北工业大学第六届研究生学术年会论文集，2001．11
[14] 李孝安、张晓缋，神经网络与神经计算机导论，西北工业大学出版社，1994
[15]阎平凡，张长水，人工神经网络与模拟进化计算，清华大学出版社，2000．11
[16]蒋宗礼，人工神经网络导论，高等教育出版社，2001．8
[17]沈丽琴、戚飞虎，彩色空间量化及调色板压缩技术，电子学报，Vol23，No9(1995)：103-105
[18]金远同，电脑测色配色技术的回顾与展望，染料工业，No．5(1999)：32-36
[19]袁曾任，人工神经元网络及其应用，清华大学出版社，1999．10
[20]朱骥良、吴坤年，颜料工艺学，1989．12
[21]王强，工业产品的计算机视觉识别与检测算法研究：[博士学位论文]．北京：北京航空航天大学，2000．7
[22]王伟，人工神经网络原理入门与应用，北京航空航天大学出版社，1995．10
[23]张瑞林，人工神经网络在纺织中的应用：[博士学位论文]．杭州：浙江大学，2001．7
[24]郭茂祖 等，基于BP网络的色彩匹配方法研究，计算机学报，Vol．23，No．8(2000)：819-823
[25]汤顺清，色度学，北京理工大学出版社，1988
[26]王小平、陆长德、康文科，色彩设计初步，西北工业大学出版社，1997
[27]J．Zupan．J．Gasteiger著，潘忠孝、陈玲然译，神经网络及其在化学中的应用，中国科学技术大学出版社，2000
[28]张玲莉，潘云鹤等，计算机辅助色彩协调设计系统，计算机工程，Vol．25，No．10(1999)：77-79
[29]蔡波、陆长德，计算机辅助工业设计技术，机床及液压，增刊(1997)
[30]张韬 等，电脑配色系统中的颜色体系相互转换，光学学报，Vol．14，No．1(1994)：94-96
[31]白凤翔等，工业测配色系统中的色差理论及应用评述，云南师范大学学报，Vol．14，No．2(1994)：12-16
[32]王乐新，平均色差计算机配色方法的研究，齐齐哈尔大学学报，Vol．14，No4 (1998)：28-30
[33]陈小平 等，神经网络中克服局部极小的BP-EP混合算法，小型微型计算机系统，Vol．22，No．12(2001)：1465-1468
[34] ZHOU Shuang-quan, ZHAO Da-zun, Neural Network Method for Colorimetry Calibration of Video Cameras, Journal of Beijing Institute of Technology, Vol.9, No. 1 (2000): 31-36
[35] Cheung T.L.V. & Westland S., Color camera characterization using artificial neural networks, Proceedings of the 10th Color Imaging Conference, Scottsdale, USA, (2002): 117-120
[36] 程云鹏，矩阵论，西北工业大学出版社，1994
[37] 朱燕堂、赵选民、徐伟，应用概率统计方法，西北工业大学出版社，1997
[38] (美)Ronald J．Norman著，面向对象系统分析与设计，清华大学出版社，2000．7
[39] 沈世镒，神经网络系统理论及其应用，科学出版社，1998．11
[40] Octavian Stan & Edward Kamen, A local linearized least squares algorithm for training feed-forward neural networks, IEE transactions on neural networks, Vol. 11, No.2 (2000): 487-495
[41] Yoshihiro Yamamoto & Peter N. Nikiforuk, A new supervised learning algorithm for multilayered and interconnected neural networks, IEE transactions on neural networks, Vol. 11, No. 1 (2000): 36-46
[42] 肖少拥、石文俊、冯树椿、胡上序，正交投影神经网络的BP和GS杂交学习算法，浙江大学学报，Vol．35，No．2，(2001)：170-174
[2] Westland S., Iovine L. & Bishop J.M., 2001. Kubelka-Munk or Neural Networks for Computer Colorant Formulation. Proceedings of SPIE: 9th Congress of the International Color Association, Rochester (USA), 4421, 745-748.
[3] 张立明，人工神经网络的模型及其应用，复旦大学出版社，1993．7
[4] 焦李成，神经网络系统理论，西安电子科技大学出版社，1992．6
[5] 陆长德、余隋怀，计算机辅助工业设计在NC机床造型设计中的应用，机械工程学报，No．5(1995)：45-48
[6] 刘芳、弓民、陆长德，应用BP网络的油漆配色系统，化学工业与工程，Vol．16，No．4(1999)：214-217
[7] 富丽，油漆调色系统的算法改进和功能扩展：[硕士学位论文]．西安：西北工业大学，2002．3
[8] 李锦松，基于神经网络的油漆调色系统研究与实现：[硕士学位论文]．西安：西北工业大学，1999．3
[9] 刘芳，计算机辅助工业设计的油漆调色系统：[硕士学位论文]．西安：西北工业大学，1997．3
[10] Paivi Luomahaara，调色——着色油漆的最佳化生产，中国涂料，No．4(1997)：1-3
[11] Westland S., Bishop J.M., Bushnell M.J. & Usher A.L., An intelligent approach to colour recipe prediction. Journal of the Society of Dyers and Colorists, No.107 (1991): 235-237.
[12] 李和平、葛虹，精细化工工艺学，科学出版社，1997．8
[13] 张全、陆长德，计算机键盘的布局设计，西北工业大学第六届研究生学术年会论文集，2001．11
[14] 李孝安、张晓缋，神经网络与神经计算机导论，西北工业大学出版社，1994
[15]阎平凡，张长水，人工神经网络与模拟进化计算，清华大学出版社，2000．11
[16]蒋宗礼，人工神经网络导论，高等教育出版社，2001．8
[17]沈丽琴、戚飞虎，彩色空间量化及调色板压缩技术，电子学报，Vol23，No9(1995)：103-105
[18]金远同，电脑测色配色技术的回顾与展望，染料工业，No．5(1999)：32-36
[19]袁曾任，人工神经元网络及其应用，清华大学出版社，1999．10
[20]朱骥良、吴坤年，颜料工艺学，1989．12
[21]王强，工业产品的计算机视觉识别与检测算法研究：[博士学位论文]．北京：北京航空航天大学，2000．7
[22]王伟，人工神经网络原理入门与应用，北京航空航天大学出版社，1995．10
[23]张瑞林，人工神经网络在纺织中的应用：[博士学位论文]．杭州：浙江大学，2001．7
[24]郭茂祖 等，基于BP网络的色彩匹配方法研究，计算机学报，Vol．23，No．8(2000)：819-823
[25]汤顺清，色度学，北京理工大学出版社，1988
[26]王小平、陆长德、康文科，色彩设计初步，西北工业大学出版社，1997
[27]J．Zupan．J．Gasteiger著，潘忠孝、陈玲然译，神经网络及其在化学中的应用，中国科学技术大学出版社，2000
[28]张玲莉，潘云鹤等，计算机辅助色彩协调设计系统，计算机工程，Vol．25，No．10(1999)：77-79
[29]蔡波、陆长德，计算机辅助工业设计技术，机床及液压，增刊(1997)
[30]张韬 等，电脑配色系统中的颜色体系相互转换，光学学报，Vol．14，No．1(1994)：94-96
[31]白凤翔等，工业测配色系统中的色差理论及应用评述，云南师范大学学报，Vol．14，No．2(1994)：12-16
[32]王乐新，平均色差计算机配色方法的研究，齐齐哈尔大学学报，Vol．14，No4 (1998)：28-30
[33]陈小平 等，神经网络中克服局部极小的BP-EP混合算法，小型微型计算机系统，Vol．22，No．12(2001)：1465-1468
[34] ZHOU Shuang-quan, ZHAO Da-zun, Neural Network Method for Colorimetry Calibration of Video Cameras, Journal of Beijing Institute of Technology, Vol.9, No. 1 (2000): 31-36
[35] Cheung T.L.V. & Westland S., Color camera characterization using artificial neural networks, Proceedings of the 10th Color Imaging Conference, Scottsdale, USA, (2002): 117-120
[36] 程云鹏，矩阵论，西北工业大学出版社，1994
[37] 朱燕堂、赵选民、徐伟，应用概率统计方法，西北工业大学出版社，1997
[38] (美)Ronald J．Norman著，面向对象系统分析与设计，清华大学出版社，2000．7
[39] 沈世镒，神经网络系统理论及其应用，科学出版社，1998．11
[40] Octavian Stan & Edward Kamen, A local linearized least squares algorithm for training feed-forward neural networks, IEE transactions on neural networks, Vol. 11, No.2 (2000): 487-495
[41] Yoshihiro Yamamoto & Peter N. Nikiforuk, A new supervised learning algorithm for multilayered and interconnected neural networks, IEE transactions on neural networks, Vol. 11, No. 1 (2000): 36-46
[42] 肖少拥、石文俊、冯树椿、胡上序，正交投影神经网络的BP和GS杂交学习算法，浙江大学学报，Vol．35，No．2，(2001)：170-174