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作者：王荣欣;郭凌华;陈睿;赵甜甜;孙英;
单位：陕西科技大学轻工科学与工程学院;陕西风华文化发展有限公司;
摘要：为了保证显示设备的颜色显示准确性，在对显示设备进行色彩管理时，需要提高显示器颜色特性化精度。本研究提出一种基于海鸥优化算法（Seagull Optimization Algorithm,SOA）优化BP神经网络（SOA-BP）的显示器颜色特性化模型。首先，采用K折交叉验证方法确定BP神经网络最佳隐藏层神经元个数，建立显示器输入信号RGB值与显示颜色L~*a~*b~*之间转换的BP神经网络模型；然后，通过海鸥算法对BP神经网络的权值阈值进行优化，建立基于SOA优化BP神经网络的显示器颜色特性化模型；最后，对优化前后的神经网络模型进行训练与测试，并进行模型精度对比分析。在仿真实验中，海鸥算法优化BP神经网络预测模型测试10次得到的CIELAB色差?E_(ab)~*和CIE2000色差ΔE_(00)平均值分别为2.291和1.032，较优化前分别减少了31.79%和36.18%，且优化后的SOA-BP模型更稳定，说明本研究所建立的SOA-BP网络模型对显示器颜色特性化具有较高的预测精度和较好的稳定性，为印刷包装领域色彩管理颜色特性化提供了理论和实践的参考。
关键词：BP神经网络;;显示器颜色特性化;;K折交叉验证;;海鸥算法
基金资助：国家自然科学基金项目(No.22078186);; 陕西省重点研发计划项目(No.2020GY-320)
