基于GRNN神经网络的凹印专色配色模型研究

目的 针对目前专色配色的现状，建立基于GRNN神经网络的凹印专色配色模型，以实现计算机配色。方法 参照孟塞尔色相环将颜色空间分区，调配专色墨色样获得训练样本，并使其均匀分布在孟塞尔色谱中。分析广义神经网络的优势和凹印专色配色的特点，尝试基于GRNN神经网络构建凹印专色配色模型。采用Matlab进行仿真训练，并借助MSE函数确定平滑因子SPREAD的值，最后用检验样本的目标色和配出色的色差来检验配色模型的精度。结果 通过网络仿真，确定当SPREAD为6.4时，测试样本的MSE值最小。由此确定配色模型，配出的40组色样和目标色的平均色差值为2.45，且97.5%的样本色差值小于6。结论 基于GRNN神经网络的凹印专色配色模型精度较高，可用于计算机配色