国家自然科学基金(60273083)
- 作品数：8 被引量：33H指数：2
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- 开放式的色彩管理标准及其应用被引量：1
- 2007年
- ICC标准是国际色彩联盟发起并制定的开放式的色彩管理标准,ICC制定的ICC Profile文件格式是一种跨平台与系统的用于描述设备颜色特征的文件格式,ICC标准现已成为业界中的国际标准.介绍了ICC标准的产生和意义,最新的Vesion4.2.0版ICC Profile的文件结构、文件类型及其文件创建方法、基于ICCProfile的颜色空间变换方法以及ICC Profile在其他相关领域中的应用.
- 苏小红马培军王亚东
- 关键词：ICCPROFILE色彩管理色彩空间转换
- 目标综合评价关联聚类算法的改进被引量：1
- 2004年
- 利用现有的适于目标综合评价的关联聚类分析法对模糊事物进行分类评判时 ,存在阈值选取困难、聚类结果与标准对象的排列顺序直接相关、容易出现误判和漏判、先分的类聚集较多的对象而后分的类聚集较少的对象等缺点 ,影响了聚类结果的准确性和合理性 ,针对这些问题 ,提出一种改进的关联聚类算法 ,克服了原算法的不足之处 ,无论标准对象顺序如何排列、域值如何选取、先聚集哪一个类别 。
- 苏小红王亚东马培军张田文
- 关键词：聚类算法阈值选取漏判
- 基于ICC Profile的数码相机图像的颜色再现被引量：1
- 2007年
- 基于国际色彩联盟制定的标准-ICC Profile文件来解决色彩在数码相机和显示器间传递时的一致性问题.借助于与设备无关的XYZ色彩空间,建立从数码相机色彩空间到显示器色彩空间之间的颜色转换关系,以实现数码相片色彩在显示器上的真实再现.利用数码相机和显示器的Profile,来检验数码相机和显示器之间的色彩再现效果,取得了满意的结果,证明了该方法的可行性.
- 李锋苏小红马培军王亚东
- 关键词：数码相机
- 基于切片模型的快速混合学习算法被引量：1
- 2006年
- 针对传统BP神经网络训练收敛速度慢、易陷入局部极小点的问题,将遗传算法与误差放大的BP学习算法相结合,提出基于切片模型的快速混合学习算法.该算法通过将传统神经网络的训练过程划分为许多小的训练切片,并利用遗传算法的并行寻优特性,对采用误差放大的BP训练过程进行监督.通过及时发现收敛速率较快的个体和过滤陷入局部极小点的个体,来保证网络训练的成功率和实现快速向全局最优区域逼近的目的.仿真实验表明,该算法在不增加网络隐层节点数的情况下,显著地提高了网络的收敛精度和泛化能力.
- 杨博王亚东苏小红
- 关键词：BP算法人工神经网络遗传算法
- CMAC神经网络碰撞问题解决方法的研究被引量：1
- 2006年
- 针对CMAC神经网络学习算法存在因使用Hash编码技术而产生的实际映射空间地址碰撞问题,提出了一种基于设置权值溢出区解决地址完全碰撞问题的方法,与传统的依靠增加实际映射空间大小解决完全碰撞问题的方法相比,该方法节省了网络的实际权值存储空间,并且在实际地址空间大小相同条件下提高了网络学习的精度.最后,将该方法应用于非线性系统辨识与色彩匹配的样本训练中,实验结果验证了该方法的有效性.
- 苏小红张明杰马培军王亚东
- 关键词：人工神经网络CMAC
- 基于Sigmoid权函数的分段色彩匹配模型被引量：1
- 2005年
- 为兼顾对高低浓度色彩再现精度的要求,解决单一模型进行色彩匹配时出现的“低浓度细节丢失、高浓度色彩饱和度低”的问题,提出一种基于单色样本学习的分段式色彩匹配方法.首先,根据模拟退火技术求解出最佳分段阈值,将样本数据分成高、低浓度两类,分别对其样本数据进行学习,建立高、低浓度色彩匹配模型,然后,基于sigmoid权函数对两个模型学习得到的曲线进行合成.实验结果表明:与单一色彩匹配模型相比,这种分段式色彩匹配模型可以在不增加测试样本数量的前提下,有效提高色彩匹配尤其是在高、低浓度端的匹配精度;用sigmoid函数作为权函数的曲线合成方法,与一般常用的曲线合成方法相比,不仅可以保证高、低浓度色彩的匹配精度,而且还能有效处理分段式建模中两段曲线的光滑衔接问题,避免曲线衔接点处“颜色反转”现象的发生.
- 苏小红王亚东马培军
- 关键词：模拟退火
- 参数可调的自扩展聚类算法及其应用被引量：2
- 2007年
- 针对大规模样本聚类的时间复杂度过高和聚类结果对经验参数设置的依赖性过强的问题,提出一种基于密度网格可变参数的自扩展聚类算法.算法将数据空间分割成相同大小的网格单元,再将样本归一化后映射到相应的网格单元中,然后从指定密度较大的网格单元向周围扩展,直到其平均密度达到指定的下限或可扩展的聚类边界为止.聚类过程中,通过下限密度和均值密度限制聚类间的过度扩展,如果有效样本的比率低于阈值,则自适应调整扩展密度并重新聚类.仿真试验表明,本算法可以以较小的时间代价获得较高的聚类精度和有效样本率.
- 张洪涛张坤马培军
- 关键词：模糊神经网络
- RBF神经网络的混合学习算法被引量：25
- 2006年
- 针对RBF神经网络的最近邻聚类学习算法存在的学习精度不理想和固定网络结构的梯度下降训练学习算法存在的中心不易确定、训练时间长等问题,提出一种基于最近邻聚类中心选取和梯度下降训练的RBF神经网络混合学习算法,解决了RBF网络径向基函数的中心取值问题,提高了网络的学习精度和训练速度.将该算法应用于非线性系统的在线辨识与二维函数的逼近,仿真实验结果证明了该方法的有效性.
- 苏小红侯秋香马培军王亚东
- 关键词：RBF神经网络最近邻聚类学习算法径向基函数梯度下降法
