模糊聚类和混沌自适应粒子群的神经网络色彩匹配

摘要

目的研究基于混沌理论、粒子群算法、模糊聚类和人工神经网络的色彩匹配模型。方法结合混沌理论和动态自适应策略,对粒子群算法进行改进,得到混沌自适应粒子群算法,并应用于径向基人工神经网络的基函数中心,以及扩展常数和网络权值的优化中;通过模糊聚类分类样本数据,得到混沌自适应粒子群径向基人工神经网络色彩匹配模型,并将模型与其他色彩匹配方法进行比较。结果CSAPSO RBF ANN色彩匹配模型的平均绝对误差、均方根误差和色差平均值分别为0.0106,0.000 96和1.9122。结论 CSAPSO RBF ANN色彩匹配模型具有良好的普遍性、通用性和泛化能力。