| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 前言 | 第7-8页 |
| 主要符号表 | 第8-9页 |
| 1 概述 | 第9-15页 |
| ·课题的研究背景及意义 | 第9-13页 |
| ·数码打样 | 第9页 |
| ·色彩管理 | 第9页 |
| ·颜色空间转换以及颜色空间 | 第9-10页 |
| ·国内外研究颜色空间转换模型的现状 | 第10-13页 |
| ·课题的研究目的和内容 | 第13-15页 |
| ·课题研究的目的 | 第13页 |
| ·课题的研究内容 | 第13-15页 |
| 2 建模以及检验数据的获取 | 第15-17页 |
| ·数码打样实验 | 第15页 |
| ·实验数据的选取 | 第15-17页 |
| 3 基于数码打样CMYK到L~*a~*b~*颜色空间转换方程的建立 | 第17-33页 |
| ·数码打样呈色的平面规律验证 | 第17-21页 |
| ·依据平面理论建立平面方程 | 第17-18页 |
| ·平面方程的线性相关性分析 | 第18页 |
| ·平面方程的显著性分析 | 第18-19页 |
| ·探讨数码打样呈色的平面规律 | 第19-21页 |
| ·选定K值时CMYK到L~*a~*b~*颜色空间转换方程的建立 | 第21-26页 |
| ·K=0%时CMYK到L~*a~*b~*颜色空间转换方程 | 第21-24页 |
| ·K=20%时CMYK到L~*a~*b~*颜色空间转换方程 | 第24-25页 |
| ·其他选定K值时CMYK到L~*a~*b~*颜色空间转换方程 | 第25-26页 |
| ·选定K值时CMYK到L~*a~*b~*颜色空间转换方程精度检验 | 第26-29页 |
| ·精度计算 | 第26页 |
| ·精度分析 | 第26-29页 |
| ·CMYK到L~*a~*b~*颜色空间转换方程的实现与分析 | 第29-31页 |
| ·本章总结 | 第31-33页 |
| 4 基于数码打样L~*a~*b~*到CMYK颜色空间转换模型的实现 | 第33-53页 |
| ·人工神经网络概述 | 第33-34页 |
| ·人工神经网络基本原理 | 第33-34页 |
| ·人工神经网络的学习 | 第34页 |
| ·BP(Back-Propagation)神经网络 | 第34-38页 |
| ·BP(Back-Propagation)神经网络结构 | 第35-36页 |
| ·BP神经网络实现原理 | 第36-38页 |
| ·BP神经网络的设计 | 第38页 |
| ·遗传算法(Genetic Algorithm)改进BP神经网络 | 第38-42页 |
| ·BP神经网络存在的缺点 | 第38-39页 |
| ·BP神经网络的改进方法 | 第39-40页 |
| ·遗传算法(Genetic Algorithm) | 第40-42页 |
| ·L~*a~*b~*到CMYK颜色空间的BP神经网络转换模型的建立 | 第42-47页 |
| ·确定网络段划分数据 | 第42-43页 |
| ·确定BP神经网络结构 | 第43-46页 |
| ·建立L~*a~*b~*到CMYK颜色空间的BP神经网络转换模型 | 第46-47页 |
| ·L~*a~*b~*到CMYK颜色空间的GA-BP神经网络转换模型的建立 | 第47-48页 |
| ·利用GA确定BP神经网络的初始权值和阈值 | 第47-48页 |
| ·GA与BP神经网络结合建立优化模型 | 第48页 |
| ·BP与GA-BP神经网络转换模型精度比较 | 第48-51页 |
| ·本章总结 | 第51-53页 |
| 5 结论与展望 | 第53-55页 |
| ·结论 | 第53页 |
| ·展望 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 附录 | 第61-79页 |
| 作者攻读硕士期间公开发表论文 | 第79页 |
| 获奖情况 | 第79页 |
