基于粒子群算法优化 BP 神经网络的色彩空间转换

目的 研究基于粒子群算法优化 BP 神经网络对显示器色彩空间转换的预测准确性的方法。方法 主要通过数据归一化处理、改进最大限制速度、惯性常数和适应度函数来优化 BP 神经网络的权值和阈值,以缩小其分布范围,再用 BP 神经网络法进行色差预测。 结果 改进粒子群算法优化 BP神经网络预测模型,测试 20 次得到色块平均色差为 2 . 8526 ,最小平均色差为 2 . 0453 。 结论 该方法大大降低了 BP 神经网络预测模型陷入局部极小值的可能性,对显示器色彩空间转换具有较好的非线性拟合能力和更高的预测准确性。