① 神經網路的計算機配色系統
神經網路的計算機配色系統
導語:在印刷中取數據時一般是每隔10nm就取一個反射率值,也就是光譜反射曲線值作為顏色的輸入值,因此基於光譜顏色空間的神經網路模型有31個輸入值.在該配色模型中採用青、品、黃、黑4色油墨的網點百分比為輸出節點.
通過儀器S-Rite600測量某個色塊的Lab值或光譜反射曲線值,把測量值輸入訓練好的BP神經網路配色系統,由該系統運算給出指導性的配方.對於本系統來說油墨色塊的顏色測量值是輸入值,相應各種油墨所佔的油墨配比是輸出值.無論是色彩值的變化還是顏料百分比的變化都是連續的.選用的BP神經網路模型可滿足連續輸入、連續輸出及有監督訓練這3個條件,非常適合解決非線性問題.
BP神經網路模型的參數確定
文中研究的配色系統是以測量色塊的顏色值的不同進行分類,大體上有以下兩種.
(1)基於Lab顏色空間的模型從理論上講一個三層的BP網路能夠實現任意精度的對應.本系統採用的就是單隱層的三層BP網路.由於任何油墨的色彩都可以通過L、a、b值表示,所以系統採用的BP網路有3個輸入節點,分別輸入印品色彩的L、a、b值.在印刷過程中一般採用黃、品、青、黑4色油墨,可以採用調配某色油墨所需要的這4色油墨的百分比為輸出節點,本系統的BP網路輸出層結點數定為4個.
如果隱層單元數太少或太多都是不利的,因此隱層神經元數的選取是BP網路的關鍵.對於隱含單元數h有以下經驗公式[8]:h= 槡n +m+a(1)其中:n為輸入單元數;m為輸出單元數;a為0~10之間的常數.根據公式(1),可得到本系統隱層單元數的范圍為2~12.(2)基於光譜顏色空間的模型光譜反射曲線是指色塊在不同波長的光照下(通常是400~700nm)的反射率,被稱為顏色的指紋,用該參數來表示顏色是最精準的.
在印刷中取數據時一般是每隔10nm就取一個反射率值,也就是光譜反射曲線值作為顏色的輸入值,因此基於光譜顏色空間的神經網路模型有31個輸入值.在該配色模型中採用青、品、黃、黑4色油墨的網點百分比為輸出節點.根據公式1的原則,隱層單元數可為6~16.BP神經網路含有31個輸入節點,數據量太多,增加了模型的復雜程度.如何減少輸入光譜數據,成了一個難題.下面我們觀察不同的青、品紅、黃、黑網點百分比時光譜反射曲線的特徵.從圖2~5可以看出:對於青、品、黃、黑的單色油墨,網點百分比越高,光譜反射率越大.
青油墨反射率高的波長區間為430~530nm,品紅油墨反射率高的波長區間為400~480nm和580~700nm,黃油墨反射率高的波長區間為500~700nm,黑油墨在整個波長區間反射率變化不大.青油墨反射率隨網點變化較大的波長區間為430~530nm和580~700nm,品紅油墨反射率隨網點變化較大的波長區間為430~580nm,黃油墨反射率隨網點變化較大的波長區間為430~530nm,黑油墨反射率在整個波長區間隨網點大小變化比較均勻.因此,可以把光譜區間進行分段取點以表徵不同顏色的光譜變化.綜上所述,把430nm、480nm、530nm、580nm、630nm、680nm的反射率作輸入值,大大減小了訓練的數據量,這種配色模型稱為改進的基於光譜的BP計算機配色模型.由公式1可確定隱層單元數范圍為3~13.
神經網路模型的訓練
BP網路的收斂條件要求初始輸入的變數必須在[0,1]區間內取值,因此對輸入數據進行預處理,以便使輸入變數滿足要求.為了保證網路的收斂,要求初始權值在輸入累加時,能使每一個神經元的狀態值接近於0,以保證開始時不落到那些平坦區上.訓練樣本個數的選擇也有一定的要求,太多或太少都不好,且樣本的分配區域盡可能廣,樣本分布不存在過於集中的現象.在實驗中通過觀察發現色塊主要是單色印刷和雙色、三色、四色疊印而成.
印刷色塊的顏色值有一定的規律,即在採用相同的油墨印刷時,顏色值的范圍是從最小網點百分比的油墨組成的色塊測量到的'顏色值到最大網點百分比的油墨組成的色塊顏色值.因此在單色、雙色、三色、四色色塊中選擇有代表性的顏色40個樣本進行訓練.基於Lab顏色空間的模型採用改進的BP網路法即彈性梯度下降法,彈性梯度下降法的訓練函數為trainrp,經過計算機模擬,隱層單元數選擇為5時再經過302次迭代後,滿足了均方根誤差小於0.5×10-2的要求,網路訓練結束.
基於光譜顏色空間模型採用Levenberg-Marquardt(L-M)優化演算法,訓練函數為trainlm,經過計算機模擬隱層單元數選擇為15時經過198次迭代後,滿足了均方根誤差小於0.5×10-2的要求,網路訓練結束.改進的基於光譜顏色空間採用彈性梯度下降法,經過計算機模擬,隱層單元數選擇為12時經過501次迭代後,滿足了均方根誤差小於0.5×10-2的要求.
神經網路模型的檢驗
本文隨機抽取10個非訓練用的樣本,輸入兩個系統進行計算,將系統輸出數據與樣本標准配方數據的網點誤差列於表中.表1(表略)為基於L*a*b*顏色空間模型的檢驗,表2為基於光譜顏色空間模型的檢驗.表3為改進的基於光譜顏色空間模型的配方檢驗.從表中數據可以發現,這三個模型輸出的數據配方誤差值在可以接受的范圍內,配方誤差最大的超過10%,且分布在暗色調.三個模型中,基於光譜顏色空間的BP神經網路的配方精度最好,基於Lab顏色空間的配方精度最差,改進的基於光譜顏色空間的配方精度居中.
結束語
基於BP神經網路的計算機配色系統具有可行性,可應用在膠印、凹印、柔印、絲印等油墨配色中,具有廣闊的應用前景.在神經網路的計算機配色系統中,基於Lab顏色空間模型的配色精度低於基於光譜顏色空間模型的配色精度,對於基於光譜顏色空間的配色模型來說,通過分段選取特徵點可減少配色模型的輸入個數,但配色精度一般.基於BP神經網路的配色系統存在一定的局限性,只限於印刷條件和印刷材料不變的情況下配色,且只適用於青、品紅、黃、黑四色配色.
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筆記本電腦買什麼牌子最好
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華為技術有限公司是一家生產銷售通信設備的民營通信科技公司,於1987年正式注冊成立,總部位於中國廣東省深圳市龍崗區坂田華為基地。華為是全球領先的信息與通信技術(ICT)解決方案供應商,專注於ICT領域。華為筆記本,是華為集團旗下的電子產品之一。商標名稱MateBook。確定在2016年4月開始量產首款筆記本。處理器採用x86架構,即Intel處理器,適合娛樂和辦公的筆記本電腦。
4、華碩
華碩(ASUS),創立於1989年,一家以技術為核心的公司,至今已經成長為全球性的企業,擁有世界最頂尖的研發隊伍,以高品質的產品、創新的技術和令人感動的服務聞名於世。華碩電腦是全球領先的3C解決方案提供商,致力於為個人和企業用戶提供最具創新價值的產品及應用方案。身為這股改革潮流中的領導者之一,華碩的使命是藉由提供不斷創新的IT解決方案,激勵華碩的使用者發揮最大潛能。
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聯想是一家營業額達340億美元的個人科技產品公司,是全球第一大個人電腦廠商之一,也是PC 產品領域新晉領導廠商。ThinkPad,筆記本電腦十大品牌,原IBM旗下攜帶型電腦品牌由聯想收購,ThinkPad,中文名為;思考本,在2005年以前是IBMPC事業部旗下的攜帶型計算機品牌,憑借堅固和可靠的特性在業界享有很高聲譽。在Lenovo收購IBMPC事業部之後,ThinkPad商標為Lenovo所有。ThinkPad自問世以來一直保持著黑色的經典外觀並對技術有著自己獨到的見解,如:TrackPoint(指點桿,俗稱小紅點)、ThinkLight鍵盤燈、全尺寸鍵盤和Aps(ActiveProtectionSystem,主動保護系統)。俗稱;小黑,一成不變的顏色和樣式,追求性能、便攜、穩定、可用的筆記本愛好者的首選佳作。
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惠普公司(Hewlett-PackARd,簡稱HP)是一家來自美國的資訊科技公司,成立於1939年,主要專注於生產列印機、數碼影像、軟體、計算機與資訊服務等業務。惠普由斯坦福大學的兩位畢業生威廉·休利特及戴維·帕卡德創辦,經過幾十年的發展以及一系列收購活動,現已成為世界上最大的科技企業之一,在列印及成像領域和IT服務領域都處於領先地位。惠普商用筆記本電腦和平板電腦專為滿足消費者的多種需求而設計,具有纖薄的外觀、耐用的機身和強大的安全功能。
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8、索尼
索尼(中國)有限公司-VAIO,筆記本電腦十大品牌,索尼公司旗下個人電腦著名品牌,筆記本電腦行業領先品牌,世界上民用及專業視聽產品、游戲產品、通訊產品、關鍵零部件和信息技術等領域的先導企業之一
VAIO,自1997年的推出第一款筆記本電腦以來,以其時尚的外觀設計與獨特的使用體驗在用戶和業界中一直獲得高度的認可。VAIO產品線豐富,經典機型層出不窮,廣泛覆蓋便攜商務,炫彩時尚與家庭娛樂等領域,是業界時尚與科技的引領者與標桿。
9、宏碁
宏碁集團(Acer)創立於1976年,是全球第二大個人電腦品牌,同時也是全球第二大筆記本電腦品牌。40多年後,宏碁在全球筆記型計算機的市佔率排名第二,全球PC排名第三,其它如台式機、顯示器、投影機等產品,宏碁也名列前茅。宏基秉持;創新關懷的企業理念,主要從事自主品牌的筆記本電腦、台式機、液晶顯示器、伺服器及數字家庭等產品的研發、設計、行銷與服務,持續提供全球消費者易用、可靠的資訊產品。
10、神舟
神舟筆記本,又名神舟電腦。深圳市神舟電腦股份有限公司的前身是深圳市神舟電腦有限公司,成立於2001年,是一家以IT、IA為主業,以電腦技術開發為核心,集研發、生產、銷售為一體的高科技企業。在11年的時間里,神舟電腦走過了一條從創立自有品牌的電腦整機,到實現自主研發生產高性能筆記本電腦、台式電腦、屏式電腦、平板電腦、液晶顯示器和智能電視及其周邊設備的發展之路。神舟筆記本以高性價比得到了消費者的喜愛,神舟如今的筆記本細分為天運、承運、優雅、精盾、戰神、超級戰神以及小本系列。