[发明专利]基于BP神经网络对颜色和谐度进行预测的方法有效
| 申请号： | 201810894785.X | 申请日： | 2018-08-08 |
| 公开（公告）号： | CN108961346B | 公开（公告）日： | 2022-02-18 |
| 发明（设计）人： | 杨柏林;魏天祥 | 申请（专利权）人： | 浙江工商大学 |
| 主分类号： | G06T7/90 | 分类号： | G06T7/90;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州奥创知识产权代理有限公司 33272 | 代理人： | 王佳健 |
| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 基于 bp 神经网络 颜色 和谐 进行 预测 方法 | ||
【权利要求书】：
1.基于BP神经网络对颜色和谐度进行预测的方法，其特征在于包含如下步骤：
步骤一：输入需要训练的训练集ttrain，以及对应的和谐度分数rtrain；
步骤二：在RGB、Lab和HSV三种颜色空间下从训练集ttrain中提取颜色特征进行训练，具体包括五种颜色在三种颜色空间下的平均值、标准差、最大值、最小值、极差、中值、众数、颜色矩，以及五种颜色间欧氏距离、相邻颜色的差以及排序后的颜色差；
步骤三：设定BP神经网络的基本参数；
3-1：确定隐藏层数；
3-2：确定隐藏层节点数的数量；
3-3：确定学习速率；
3-4：确定迭代次数；
步骤四：通过交叉验证的方法将训练集按照上一步骤设定的基本参数在BP神经网络中训练，并且输出结果；
步骤五：通过验证集验证预测分数和真实分数的误差，比较结果的准确性；
步骤六：将需要预测的五色颜色主题t’输入到神经网络中，输出其预测的和谐度分数r’。
2.根据权利要求1所述的基于BP神经网络对颜色和谐度进行预测的方法，其特征在于：步骤三中的BP神经网络的隐藏层数为1，学习速率为0.1。
3.根据权利要求1所述的基于BP神经网络对颜色和谐度进行预测的方法，其特征在于：步骤五中的激活函数选用Sigmoid函数。
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