彩色印刷图像网点检测与识别算法的研究
|
摘要
彩色印刷复制过程是颜色的分解、转换、传播和再现的过程，其目的则是尽量忠实地再现原稿。为获得高质量的彩色印品，检测和控制各色网点的变化是非常关键的。
针对当前印刷领域中印刷图像色彩检测和控制的方式及设备存在的不足，本课题提出了一种新的基于数字图像处理和模式识别技术的色空间转换及分色原理，同时设计出了基于色度检测法的网点检测和识别系统——DIA (Dot Image Analyzer)系统。DIA系统借助CCD数码相机和光学显微镜等设备直接进行像内检测，获取显微网点图像的RGB数据信息；而后采用数字图像处理和模式识别技术对网点图像中各像素进行颜色模式识别(RGB→CMYK)；最终得到各色网点图像的分色结果以及各色网点面积率等网点参数，这些参数可用于印刷机上各色各墨区的供墨量调节与控制。DIA系统中算法模型的设计基于“分而治之”和“由粗到精”的模式识别思想，具体构建了两种粗分器(BDT和CMAC)及三种精分器(CLC-FPP、CPN-WED和NNE-IFM)，这些分类器的设计综合了聚类法、决策树、神经网络、模糊逻辑以及信息融合等技术的应用，并使其优势互补，因此在理论上具有识别精度高及速度快的优点。课题对各种分类器的构建过程及工作原理进行了细致准确的论述，并以Microsoft Window Me为操作平台采用Microsoft Visual Studio C++6.0为工具开发出用于网点图像分色处理的DIA系统配套软件，该软件同时还具有相应的图像处理功能。最后对算法模型中的各种分类器进
西安理工大学硕士学住论文
行了实验验证和误差分析，同时指出了后续研究的方向。
本课题的研究对进一步开发现代印刷机的闭环色彩控制有直接的指导作用：
课题中提出的色空间转换及分色原理对深入研究色彩复制理论有重要的理论价
值；开发出的软件在印刷质量检测和控制以及图像处理中有一定的应用价值。
Color Printing is a process of decomposing, transforming, transmitting and reproducing color information, and its purpose is to copy originals faithfully. To get the print with high quality, it is a key to inspect and control the varying trend of dots of each color class.
Due to the drawback of methods and devices of inspecting and controlling printing images in current printing industry, a new principle for transforming color spaces and color separation based on digital image processing and pattern recognition is presented, and a system for inspecting and recognizing dots ?DIA (Dot Image Analyzer) system based on colorimetric measurement is designed. With CCD digital camera and optical microscope, DIA carries out measurements directly within images and obtain its RGB information; then recognizes the color pattern of each pixel in micro images (i. e. RGB-CMYK); at last color separating results and some parameters of dots of each color class, which can be used to adjust and control ink amounts of each ink zone of each color on printers. On the basis of the concepts of Divide-and-Conquer and Rough-Fine, DIA build a set of algorithm models including two rough classifiers (i.e. BDT and CMAC) and three fine classifiers (i. e. CLCHFPP, CPN-WED, NNE-IFM) which integrate some techniques such as clustering, decision tree, neural networks, fuzzy logic and information fusion etc. and take advantage of them, so DIA has a high accuracy and speed theoretically. The thesis discussed the building processes and working principles of presented classifiers, and developed the corresponding software for color separation of dot images with the operation system of Microsoft?Window* Me and Microsoft Visual Studio C++ 6. 0. In the end, some experiments were carried out to verify these classifiers and error analysis was given; the next research direction was pointed out.
The thesis will directly help to further developing the close looped color control system of modern printers. The principle of transforming color spaces and color separation greatly contributes to the deep research of color reproduction in theory and the software developed has some applied value in printing quality control and image processing.
针对当前印刷领域中印刷图像色彩检测和控制的方式及设备存在的不足，本课题提出了一种新的基于数字图像处理和模式识别技术的色空间转换及分色原理，同时设计出了基于色度检测法的网点检测和识别系统——DIA (Dot Image Analyzer)系统。DIA系统借助CCD数码相机和光学显微镜等设备直接进行像内检测，获取显微网点图像的RGB数据信息；而后采用数字图像处理和模式识别技术对网点图像中各像素进行颜色模式识别(RGB→CMYK)；最终得到各色网点图像的分色结果以及各色网点面积率等网点参数，这些参数可用于印刷机上各色各墨区的供墨量调节与控制。DIA系统中算法模型的设计基于“分而治之”和“由粗到精”的模式识别思想，具体构建了两种粗分器(BDT和CMAC)及三种精分器(CLC-FPP、CPN-WED和NNE-IFM)，这些分类器的设计综合了聚类法、决策树、神经网络、模糊逻辑以及信息融合等技术的应用，并使其优势互补，因此在理论上具有识别精度高及速度快的优点。课题对各种分类器的构建过程及工作原理进行了细致准确的论述，并以Microsoft Window Me为操作平台采用Microsoft Visual Studio C++6.0为工具开发出用于网点图像分色处理的DIA系统配套软件，该软件同时还具有相应的图像处理功能。最后对算法模型中的各种分类器进
西安理工大学硕士学住论文
行了实验验证和误差分析，同时指出了后续研究的方向。
本课题的研究对进一步开发现代印刷机的闭环色彩控制有直接的指导作用：
课题中提出的色空间转换及分色原理对深入研究色彩复制理论有重要的理论价
值；开发出的软件在印刷质量检测和控制以及图像处理中有一定的应用价值。
Color Printing is a process of decomposing, transforming, transmitting and reproducing color information, and its purpose is to copy originals faithfully. To get the print with high quality, it is a key to inspect and control the varying trend of dots of each color class.
Due to the drawback of methods and devices of inspecting and controlling printing images in current printing industry, a new principle for transforming color spaces and color separation based on digital image processing and pattern recognition is presented, and a system for inspecting and recognizing dots ?DIA (Dot Image Analyzer) system based on colorimetric measurement is designed. With CCD digital camera and optical microscope, DIA carries out measurements directly within images and obtain its RGB information; then recognizes the color pattern of each pixel in micro images (i. e. RGB-CMYK); at last color separating results and some parameters of dots of each color class, which can be used to adjust and control ink amounts of each ink zone of each color on printers. On the basis of the concepts of Divide-and-Conquer and Rough-Fine, DIA build a set of algorithm models including two rough classifiers (i.e. BDT and CMAC) and three fine classifiers (i. e. CLCHFPP, CPN-WED, NNE-IFM) which integrate some techniques such as clustering, decision tree, neural networks, fuzzy logic and information fusion etc. and take advantage of them, so DIA has a high accuracy and speed theoretically. The thesis discussed the building processes and working principles of presented classifiers, and developed the corresponding software for color separation of dot images with the operation system of Microsoft?Window* Me and Microsoft Visual Studio C++ 6. 0. In the end, some experiments were carried out to verify these classifiers and error analysis was given; the next research direction was pointed out.
The thesis will directly help to further developing the close looped color control system of modern printers. The principle of transforming color spaces and color separation greatly contributes to the deep research of color reproduction in theory and the software developed has some applied value in printing quality control and image processing.
引文
[1] 王卫东编著．印刷色彩．北京：印刷工业出版社，1998
[2] 周世生编著．高等色彩学．北京：印刷工业出版社，1997
[3] 胡涛，王永刚．印刷图像的色彩检测与控制．今日印刷，2001，8
[4] 王永刚，胡涛．印刷过程的色彩管理与色彩监控．印刷技术，2001，9/10
[5] 钱军浩编著．现代印刷及与质量控制技术(下)．北京：中国轻工业出版社，2001，
[6] 阮秋琦编著．数字图像处理学．北京：电子工业出版社，2001，1
[7] Kenneth.R.Castleman.Digital Image Processing.Prentice Hall,New York,1998
[8] 沈庭芝，方子文．数字图像处理与模式识别．北京：北京理工大学出版社，1998
[9] 沈清，汤霖编著．模式识别导论．长沙：国防科技大学出版社，1991，5
[10] R.S.Fisch.Power Spectrum Analysis of Laser Generated Halftone Patterns, 3M Printing and Publishing System.TAGA,1992
[11] C. Barratte.How to Use Image Analysis to Evaluate Print Qulity. Int. Printing and Graphic Arts Conf.,1994
[12] A.Verikas,K.Malmqvist.,H.Busk.Image Analysis and Artificial Neural Network for Colour Classification in Multicolour Newspaper Printing.Int.Printing and Graphic Arts Conf.,1994:89～92
[13] Hans Busk,Kerstin M.,Lars B.and P(?)r W..Automatic System for Measurement of Screen Dot Distributions on Newsprint.Int.Printing and Graphic Arts Conf., 1994: 93～96
[14] A. Verikas,K. Malmqvist,M.Bacauskiene.Combining Neural Networks, Fuzzy Sets, and Evidence Theory Based Approaches for Analysing Colour Images. Proc. of the IEEE-INNS-ENNS Iht Joint Conf. on Neural Networks,Como,Italy, 2000, vol. Ⅱ: 297～302
[15] 赵伟．图像边缘识别及其应用软件开发．西安理工大学硕士学位论文，1996
[16] 盛馥钟．基于视觉的彩色图像小波变换编码的研究．西安理工大学硕士学位论文，2000
[17] Ulicheney R.Digital Halftoing.Cambridge, MA: MIT press, 1987
[18] Paul A.Delabastita.Recent Trends in Digital Halftoning.Europto Proc.,1996:318～331
[19] Shigeru Kitakubo and Yasushi Hoshino.Digital Halftoning Algorithm Characterized by the Merits of FM and AM Screening Method.IS&Ts NIP11,1995:473～474
[20] Gaurav Sharma and Joel Trussell.Digital Color Imaging.IEEE Trans.on Image Processing, 1997, 6(7):901～932
[21] 胡涛，王永刚．数字半调技术的算法研究．西北大学学报(自然科学版)，2001
[22] Michael Has, Todd Newman. Color Management:Current Practice and the Adoption of a New Standard. Available at: http://www.color.org/overview.html
[23] Improved Color for the World Wide Web: A Case Study in Color Management for Distributed Digital Media. Available at: http://www.color.org/wwwcolor.html
[24] 王选．电子出版在中国的发展——回顾与展望．第七届世界印刷大会会刊，2001
[25] 肖建国．XML和 DAM 技术与跨媒体出版．第七届世界印刷大会会刊，2001
[26] 衣永政．网点图像显微检测方法的研究．西安理工大学硕士学位论文，1999，3
[27] 陈德荣编译．印刷品质量的监测与控制．北京：印刷工业出版社，1998，8
[28] 胡成发．印刷色彩与色度学．北京：印刷工业出版社，1993
[29] Henry R. Kang. Color Technology for Electronic Imaging Devices. SPIE Optical Engineering Press, 1997
[30] David R.Wyble, Roy S.Berns. A Critical Review of Spectral Models Applied to Binary Color Printing. Color Research and Application, 2000, 25:4～19
[31] Isaac Amidror, Roger D.Hersch. Neugebauer and Demichel: Dependence and Independence in n-Screen Superpositions for Color Printing. Color Research and Application, 2000, 25 (4): 267～277
[32] David Stewart, Robert A.Scharf and J.S.Arney.Techniques for Digital Image Capture of Watermarks. Journal of Imaging Science and Technology, 1995, 39:261～267
[33] J.S.Arney, P.G.Engeldrum and H.Zeng. An Expanded Murray-Davies Model of Tone Reproduction in Halftone Imaging. Journal of Imaging Science and Technology, 1995, 39:502～508
[34] J.S.Arney, Charles D.Arney and Miako Katsube. A MTF Analysis of Papers on Halftones.Journal of Imaging Science and Technology,1996,40:19～25
[35] J.S.Arney,Charles D.Arney and P.G.Engeldrum.Modeling the Yule-Nielsen Halftone Effect.Journal of Imaging Science and Technology,1996,40(3):233～238
[36] J.S.Arney.Probability Description of Yule-Nielsen Effect,I.Journal of Imaging Science and Technology,Journal of Imaging Science and Technology,1997,41
[37] J.S.Arney and Miako Katsube. A Probability Description of the Yule-Nielsen Effect Ⅱ:The Impact of Halftone Geometry. Journal of Imaging Science and Technology, 1997, 41:637～642
[38] J.S.Arney and Michael L.Alber.Optical Effects of Ink Spread and Penetration on Halftones. Journal of Imaging Science and Technology,1998,42:331～334
[39] J.S.Arney,Tuo Wu and Christine Blehm. Modeling the Yule-Nielsen Effect on Color Halftones.Journal of Imaging Science and Technology,1998,42:335～340
[40] J.S.Arney and Eric Pray. Kubelka-Munk Theory and the Yule-Nielsen Effect on Halftones. Journal of Imaging Science and Technology, 1999, 43:365～370
[41] J.S.Arney, Cindy Scigaj and Prashant Metha. Linear Color Addition in Halftones.Journal of Imaging Science and Technology, 2001, 45, submitted
[42] 周世生，董明达．彩色印刷呈色数学模型的研究．中国印刷，1989(26)
[43] 周世生，董明达．彩色印刷呈色数学模型的应用研究．中国印刷，1995(49)：23～27
[44] 周世生等．彩色网点印刷呈色的定量分析与研究．印刷标准化，1997，4：20～23
[45] Robert P. Mason著，崔家祺译．色度测量有助于获得高质量彩色图像．印刷科技情报，1988，1：41～45
[46] 董明达等．印刷图像色度式检测法的分析与研究．中国印刷，1991(31)：38～45
[47] 刘世昌，董明达．近距优先匹配理论与组分油墨网点覆盖率唯一最优解集的确定．中国印刷，1994(48)：20～27
[48] 刘世昌，于开龙．纽介堡方程组及尤耳-尼尔森公式中修正系数(n)值的检测与计算．中国印刷，1991(32)：39～45
[49] 李庆京．尤耳-尼尔森公式中n值的解算及探讨．中国印刷，1991(34)：39～41
[50] 张仁英编译．从 RGB 向 CMY 的颜色转换．中国印刷，1994(48)：48～51
[51] 渡部学等著，张学民译．网点质量的微观解析及其应用．中国印刷，1986(14)：66～72
[52] 金扬等．彩色印刷复制加网四要素的微观分析(上)．中国印刷，1994(47)：36～39
[53] 金杨等．彩色印刷复制加网四要素的微观分析(下)．中国印刷，1994(48)：32～36
[54] 徐昌权等．纸张油墨对色彩还原的影响．印刷技术，1993，8
[55] 张良培，彭小元．用密度计进行色度测量的研究．中国印刷，1995(50)：35～37
[56] Datenschnittstelle.Von CIP3 zu CIP4.Druck & Medien-Magazin,2001,6:51
[57] 张文凯.印刷中的网点增大现象及其研究．西安理工大学硕士论文．1998
[58] 张正修．平版印刷工艺质量模糊分析处理的研究．西安理工大学硕士论文．1998
[59] 常彭景．四色印刷与黑版．中国印刷，1986(14)：33～41
[60] 周世生．黑版计算方法的探讨．印刷机械，1989，4：6～8
[61] 杨力等．一种加网印刷颜色再现的黑版计算方法．中国印刷，1994(46)：24～27
[62] A.Verikas,K.Malmqvist,etal.A New Method for Colour Measurement in Graphic Arts.Color Res.and Appl..,1999,24(3):185～196
[63] 章毓晋著．图像分割．北京：科学出版社，2001
[64] 王爱民，沈兰荪．图像分割研究综述．测控技术，2000，19(5)：1～6
[65] 余松煜编，数字图像处理．北京：电子工业出版社，1988
[66] 阎平凡，张长水．人工神经网络与模拟进化计算．北京：清华大学出版社，2000
[67] 容观澳编著．计算机图像处理．北京：清华大学出版社，2000，2
[68] 苏光大著．微机图像处理系统．北京：清华大学出版社，2000，7
[69] Francisco H.Imai.Multi-spectral Image Acquisition and Spectral Reconstruction using a Trichromatic Digital Camera System associated with absorption filters(Part I-VⅢ).MCSL Technical Report,1999
[70]鲜晓东编译．在装订检查装置上安装CCD照相机．中国印刷，2000，9
[71]庞铁富，刘榴娣．CCD摄像机用于测量中存在的问题及解决方法．光学技术，1996，3
[72]苗振魁等．自动显微图像处理系统的研制．光学技术，1997，1
[73]罗玮等．彩色瓷砖的自动分类系统．华中科技大学学报，2001，29(3)：79～81
[74]沈会良等．基于CCD的汽车牌照自动识别系统．光电工程，2000，27：60～63
[75]张桂兰．数码相机概述．今日印刷，2001，4：67～71
[76]姚海根．系统工程与色彩管理(上、下)．印刷杂志，2001，3、4
[77]徐丹等．基于ICC标准的色彩管理研究．软件学报，1998，9(10)：740～747
[78]赵忠旭等．舌像分析仪中彩色校正的研究．电子测量与仪器学报，1999，13：1～5
[79]G.Hong,M.R.Luo,et al.A Study of Digital Camera Colorimetric Characterization Based on Polynomial Modeling.Color Res.and Appl.,2001,26(1):76～84
[80]张晓燕．基于ICC标准的色彩管理系统研究—输入设备特性研究及特征描述文件建立．西安理工大学硕士学位论文．2000，3
[81]ISO TC 42//JWG 20.Graphic technology and photography—Colour characterisation of digital still cameras(DSCs)—Part 1:Stimuli,metrology,and test procedures(WORKING DRAFT).2000,8
[82]赵金娟．基于视觉特性的彩色图像边缘检测及分割技术的研究．西安理工大学硕士学位论文，2000
[83]徐锦林．混色空间与显色空间数学转换公式误差分析．中国印刷，1995(50)：27～34
[84]竺子民等．图像系统中RGB与色彩三属性HVC的转换．清华大学学报，1993，4
[85]ftp.inforamp.net/pub/users/poynton/doc/Colour/
[86]http://www.inforamp.net/～poynton/Poynton-colour.html
[87]张二虎，刘世昌，胡涛．基于熵的网点图像的分割及网点面积率的求取．计算机应用研究，1998(3)：310～311
[88]张二虎．真彩色图像的模拟显示．计算机应用研究，1997：99～101
[89]柏子游等．一种彩色图像的色彩分割方法．模式识别与人工智能，1999，12(2)：241～244
[90]李玉山等．彩色图像的边缘检测研究．模式识别与人工智能，1992，5(2)：112～116
[91]Otha Y.I.et al.Color Information for Region Segmentation.CGIP,1980,13:221～241
[92]陆新泉等．形态、颜色特征及神经网络在肺癌细胞识别中的应用研究．计算机辅助设计及图形学学报．2001，13(1)：87～92
[93]龚斌等．一种自动分割图像颜色的算法．小型微型计算机系统，1996，17：13～15
[94]黄庆明等．基于色彩学习的彩色图像分割方法．计算机研究与发展，1995，32：61～64
[95]冯玉才等．彩色地图图像的聚色算法研究．软件学报，1996，7(8)：466～470
[96]冯玉才等．地图自动识别系统中按颜色分层的算法及实现．软件学报，1995，6：435～439
[97]刘雷健等．肺癌细胞识别彩色图像处理系统．自动化学报，1996，22：382～383
[98]陆新泉等．形态学和色度学在肺癌早期诊断系统中的研究与实现．2000，3：118～120
[99]张新明等．基于特征距离的阈值法及其在眼科图像分割中的应用．中国图像图形学报，2001(2)：159～163
[100]栗海华等．彩色地图分色算法及其实现．计算机辅助设计与图形学学报，1999，9
[101]栗海华等．一种基于判决神经网络的彩色图像分色算法．模式识别与人工智能，1999，9
[102]赵燕伟等．基于聚类分析的色彩量化新算法及其应用．计算机辅助设计与图形学学报，2000，12(5)：340～341
[103]S. Tominaga. A Color Classification Algorithm for Color Images. Proc. 4th Inter. Conf.on Pattern Recognition, 1988, 3:163～172
[104]S Tominaga. A Color Classification Method for Color Images Using a Uniform Color Sapce. Proc. 10th Inter. Conf. on Pattern Recognition, 1990, 1: 803～807
[105]S Tominaga. Color Classification of Natural Color Images. Color Res. and Appl., 1992, 17(4):230～239
[106]S. Tominaga. Color Image Segmentation Using Three Perceptual Attributes. Proc. of the Conf. on Computer Vision and Patter Recognition,1986:628～630
[107]S.Tominaga. Expansion of Color Iamges Using Three Perctptual Attributes. Pattern Recognition Letter,1987, 6(1):77～85
[108]S. Tominaga. Spectral Imaging by A Multichannel Cammera. Journal of Electronic Imaging,1999,8(4): 332～341
[109]M.Mahy, L.Van Eycken, et al. Evaluation of Uniform Colour Spaces for Image Processing. TAGA, 1998:179～198
[110]孟章荣．各种颜色模型选用需求分析．中国图像图形学报，1996，1(3)：238～241
[111]刘忠伟等．十种基于颜色特征图像检索算法的比较和分析．信号处理，2000，16：79～84
[112]张引等．复杂背景下文本提取的彩色边缘检测算子设计．软件学报，2001、12：1229～1234
[113]陈武凡等．彩色图像边缘检测的新算法—广义模糊算子法．中国科学(A辑)，1995，25(2)：219～224
[114]大田．登著，刘中本译．色彩工学．西安：西安交通大学出版社，1997，7
[115]T. Uchniyama and M.A.Arbib. Color Image Segmentation Using Competitive Learning. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intellegence, 1994, 16(12):1197
[116]G.J.Braun and M.D.Fairchild. Color Gamut Mapping in a Hue-Linearized CIELAB Color Space. MCSL Technical Report,1999
[117]边肇祺等编著．模式识别．北京：清华大学出版社，2000，1
[118]李家祥．标准彩色图像数据 SCID 的应用．印刷标准化，1997，4
[119]李立源等．基于二维直方图最佳一维投影的图像分割方法．自动化学报，1996，5
[120]李立源等．基于二维灰度直方图 Fisher 线性分割的图像分割方法．模式识别与人工智能，1997，3
[121]王敏等．一种新的自动多阈值图像分割方法．信号处理，2000，3
[122]周凌翔等．最佳边缘检测的准则与算子．模式识别与人工智能，2000，9
[123]王积分等编著．计算机图像识别．中国铁道出版社，1988
[124]Lim Y W, Lee S U. On the Color Image Segmentation based on the Thresholding and Fuzzy C-Means Techniques. Pattern Recognition, 1990, 23(9): 935～952
[125]郭国栋，马颂德．彩色图像分割．中国图象图形学报，1998，3(11)：918～921
[126]Tremeau A, Borel N. A Region Growing and Merging Algorithm to Color Segmetation. Pattern Recognition, 1997, 30(7):1191～1203
[127]李介谷，蔡国廉编著．计算机模式识别技术．上海：上海交大出版社，1986，2
[128]Liu J Q et al. Multiresolufion Color Image Segmentation. IEEE PAMI, 1994, 16: 689～670
[129]帅建伟等．四元数神经网络模型：彩色图像的识别．计算机学报，1995，5
[130]Skarbek W. Koschan A. Colour Image Segmentation-A Survey. Technischer Bericht 94-32,Technische Universit(?)t Berlin, Fachbereich 13 Informatik, 1994
[131]刘立萍等．图像分割中阈值选取方法比较之研究．模式识别与人工智能，1997,9
[132]陈燕新等．基于竞争 Hopfield 网络的自动聚类图像分割方法．模式识别与人工智能，1998，11(2)：215～221
[133]朱明等．一种聚类学习的新方法．模式识别与人工智能，2000，9
[134]何金国等．一种新的聚类分析算法．中国图象图形学报，2000，5
[135]Deng Y N et al. Color Image Segmentation.Proc.IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, 1999:446～451
[136]Lim Y W, Lee S U. On the Color Image Segmentation Algorithm Based on the Thresholding and the Fuzzy-C Means Techniques. Pattern Recognition, 1990, 23(9):935～953
[137]Wilson R.,Spann M. A New Approach to Clustering. Pattern Recog, 1990,23:1413～1425
[138]刘健勤等．非监督图像分割的神经网络方法的研究．西安交通大学学报，1993，27(3)
[139]丁震等．一种适用于灰度图像的快速 FCM 算法．模式识别与人工智能，1997，6
[140]耿伯英等．基于多分辨率分析及 QFCM 算法的图像分割方法．计算机发展与研究2000，8
[141]叶秀清等．快速模糊分割算法．模式识别与人工智能，1996，9(3)
[142]Raghu K. et al. The Fuzzy C Spherical Shells Algorithm: A New Approach. IEEE Trans.on Neural Networks, 1992, 3(5): 663～670
[143]薛景浩等．基于特征散度的图像 FCM 聚类分割．模式识别与人工智能，1997，6
[144]黄德双著．神经网络模式识别系统理论．北京：电子工业出版社，1996，5
[145]焦李成著．神经网络系统理论．西安：西安电子科技大学出版社，1995
[146]吴有富等．一种模糊聚类模式识别方法及应用．贵州科学，1998，16(1)
[147]Bezdek J C et al..Two Soft Relatives of Learning Vector Quantization. Neurak Network,1995,8(5):729～743
[148]杨杰等．模糊划分的决策树方法．计算机仿真，2000，17(6)：19～2l
[149]唐斌等．基于模糊神经网的决策树生成．红外与激光工程，2000，29(5)：52～55
[150]何劲松等．基于自相关函数的决策树算法．计算机学报，2001，24(7)
[151]Quilan J R. Decision trees and decisonmaking.IEEE Trans.on SMC,1990,20(2):339～346
[152]A.Verikas, A.Gelzinis.Training Neural Networks by Stochastic Optimisation. Neuro-computing, 2000(30):153～172
[153]K.L. Huang et.al.. Cascade-CMAC Neural Network Applications on the Color Scanner to Printer Calibration. IEEE1997:10～15
[154]J.-S. Ker et al. A Fuzzy CMAC Model for Color Reproduction. Fuzzy Sets and Systems, 1997, 91:53～68
[155]C.S.Lin and C T. Chiang. Learning Convergence of CMAC Technique.IEEE Trans. on Neural Networks,1997, 8(6): 1281～1285
[156]刘慧等．小脑模型神经网络改进算法的研究．自动化学报，1997，23(4)：482～487
[157]朱庆保等．提高小脑模型神经网络精度的算法及仿真应用．软件学报，2000，11(1)
[158]周旭东等．CMAC神经网络的 N 维概念映射算法．信息与控制，1996，25(4)：234～237
[159]丁国锋等．高阶 CMAC 神经网络的研究．信息与控制，1996，25(6)：373～380
[160]刘治等．一种高阶模糊 CMAC 自适应控制及其应用．自动化学报，2001，27(2)
[161]W.T. Miller, F.H.Glanz. UNH_CMAC Version 2.1—The University of New Hampshire Implementation of the Cerebellar Model Arithmetic Computer(CMAC), 1994.
[162]王国胤编著．Rough 集理论与知识获取．西安：西安交通大学出版社，2001，5
[163]熊桢等．分层神经网络分类算法．测绘学报，2000，29(3)：229～231
[164]A.Verikas et al. Colour Image Segmentation by Modular Neural Network.Pattern Recognition Letter,1997,18:173～185
[165]A.Verikas, K.Malmqvist.Increasing Colour Image Segmentation Accuracy by Means of Fuzzy Post-Processing. Proc. of the IEEE Inter. Conf. on Artificial Neural Network, 1995:1713～1718
[166]T. Kohonen et al. LVQ_PAK: The Learning Vector Quantization Program Package. Helsinki University of Technology Report A30,1996.
[167]K.P.Unnikrishnan and K.P. Venugopal. Alopex: A Correlation-Based Learning Algorithm for Feed-Forward and Recurrent Neural Networks. Neural Computation,1994,6:469～490
[168]易治明，赵达尊．减少自变量与ALOPEX算法在二元光学元件设计中的应用．光学学报，1994，14(4)：425～429
[169]李绍军等．求解全局最优化的遗传(GA)-Alopex算法的研究．信息与控制，2000， 29(4)
[170]李绍军等．利用遗传-Alopex 混合算法进行热网络最优综合的研究．石油炼制与化工，2001，32(7)：52～56
[171]弥丽娜等．一种随即并行算法—Alopex算法的改进．沈阳工业大学学报，2000， 22(8)
[172]孙怀江等．基于证据理论的多分类器融合方法研究．计算机学报，2001，24(3)：1～5
[173]何友等著．多传感器信息融合及应用．北京：电子工业出版社，2000，11
[174]王月兰，曾迎生．信息融合技术在彩色图像分割方法中的应用．计算机学报，2000，7
[175]M.I.Jordan and R.A.Jacobs. Hierarchical Mixtures of Experts and the EM Algorithm. Neural Computation,1994,6:181～214
[176]K.Chen et al. Improved Learning Algorithms For Mixture of Experts in Multiclass Classification. Neural Networks,1999,12:1229～1252
[177]C.J.Merz and M.J.Pazzani.Combining Neural Network Regression Estimates with Regularized Linear Weights.
[178]Xu L et al. Methods for Combining Multiple Classifiers and Their Applications to Handwriting Recogniton.IEEE Trans SMC,1992,22(3):418～435
[179]H.Lappalainen and J.W.Miskin.Ensemble Learning.
[180]A.Krogh and J.Vedelsby. Neural Network Ensembles, Cross Validation, and Active Learning.Advances in Neural Information Processing Systems 7,MIT Press, 1995:231～238
[181]P. Sollich and A.Krogh.Learning with Ensembles:How Over-fitting Can Be Useful.Advances in Neural Information Processing Systems 8,MIT Press,1996:190～197
[182]V.Tresp and M.Taniguchi. Combining Estimators Using Non-Constant Weighting Functions. Advances in Neural Information Processing Systems 7, MIT Press,1995
[183]A.J.C.Sharkey. Combining Artificial Neural Nets:Ensemble and Modular Multi-Net Systems.1998,6.
[184]S.Waterhouse and G.Cook.Ensemble Methods for Phoneme Classification. Advances in Neural Information Processing Systems 9, MIT Press,1997:800～806
[185]T.Heskes.Balancing Between Bagging and Bumping. Advances in Neural Infomaition Processing Systems 9, MIT Press, 1997:466～472
[186]S.E.Fahlman. An Empirical Study of Learning Speed in Back-Propagation Networks. ftp://archive.cis.ohio-state.edu/pub/neuroprose
[187]Donald R. T. Basis of AI Backprop.1996,4, http://www. mcs.com/～drt/probp.html
[188]A.Verikas et al.Soft Combination of Neural Classifiers:A Comparative Study. Pattern Recognition Letters,1999,20:429～444
[189]S.B.Cho and J.H.Kim.Combining Multiple Neural Networks by Fuzzy Integral for Robust Classification. IEEE Trans.on SMC, 1995, 25(2):380～385
[189]赵振宇，徐用懋著．模糊理论和神经网络的基础与应用．清华大学出版社，1996
[190]杨杰等．基于数据融合和多重智能模型的目标识别和跟踪．高技术通讯，1999，4
[191]杨杰等．基于多传感器数据融合的目标识别和跟踪，上海交通大学学报，1999，9
[192]陆正刚，杨杰．模糊逻辑及其在数据融合中的应用．红外与激光工程，2000，10
[193]陈寅．D-S 证据推理在信息融合应用中的存在问题及改进．系统工程与电子技术，2000，22(11)：69～71
[194]敬忠良等．基于模糊神经网络和 D-S 推理的智能特征信息融合研究．信息与控制，1997，26(4)：107～111
[195]李宏等．基于人工神经网络与证据理论相结合的信息融合空间点目标识别方法研究．信息与控制，1997，26(2)：151～155
[196]李建勋．决策信息融合研究．西安电子科技大学学报(自然版)，2000，27(1)：83～87
[197]章新华等．目标识别中信息融合的准则和方法．软件学报，1997，4
[198]陶然等．基于神经网络数据融合的目标识别方法研究．系统工程与电子技术，2000，22(11)：42～45
[199]李保洲等．基于模糊积分的信息融合研究．红外与激光工程，1999，28(4)
[200]B.D.Ripley. Pattern Recognition and Neural Networks. Cambridge University Press,1996
[201]邓建中等．计算方法．西安：西安交通大学出版社，1985
[202]张仁英编译．输墨装置自动预调的可能性与局限性．北京印刷学院学报，2000，8(1)．58～62
[203]N.C.Kennedy. Pre-Setting Ink Keys—An Update.Professional Printer, 2000, 45(5): 31～33
[204]Chia-Lin Chu,John C.Seymour. Model-Based Ink Key Presetting for Offset Presses. TAGA Proceedings,1997
[205]张讲社等．基于视觉系统的聚类算法．计算机学报，2001，25(5)：497～501
[2] 周世生编著．高等色彩学．北京：印刷工业出版社，1997
[3] 胡涛，王永刚．印刷图像的色彩检测与控制．今日印刷，2001，8
[4] 王永刚，胡涛．印刷过程的色彩管理与色彩监控．印刷技术，2001，9/10
[5] 钱军浩编著．现代印刷及与质量控制技术(下)．北京：中国轻工业出版社，2001，
[6] 阮秋琦编著．数字图像处理学．北京：电子工业出版社，2001，1
[7] Kenneth.R.Castleman.Digital Image Processing.Prentice Hall,New York,1998
[8] 沈庭芝，方子文．数字图像处理与模式识别．北京：北京理工大学出版社，1998
[9] 沈清，汤霖编著．模式识别导论．长沙：国防科技大学出版社，1991，5
[10] R.S.Fisch.Power Spectrum Analysis of Laser Generated Halftone Patterns, 3M Printing and Publishing System.TAGA,1992
[11] C. Barratte.How to Use Image Analysis to Evaluate Print Qulity. Int. Printing and Graphic Arts Conf.,1994
[12] A.Verikas,K.Malmqvist.,H.Busk.Image Analysis and Artificial Neural Network for Colour Classification in Multicolour Newspaper Printing.Int.Printing and Graphic Arts Conf.,1994:89～92
[13] Hans Busk,Kerstin M.,Lars B.and P(?)r W..Automatic System for Measurement of Screen Dot Distributions on Newsprint.Int.Printing and Graphic Arts Conf., 1994: 93～96
[14] A. Verikas,K. Malmqvist,M.Bacauskiene.Combining Neural Networks, Fuzzy Sets, and Evidence Theory Based Approaches for Analysing Colour Images. Proc. of the IEEE-INNS-ENNS Iht Joint Conf. on Neural Networks,Como,Italy, 2000, vol. Ⅱ: 297～302
[15] 赵伟．图像边缘识别及其应用软件开发．西安理工大学硕士学位论文，1996
[16] 盛馥钟．基于视觉的彩色图像小波变换编码的研究．西安理工大学硕士学位论文，2000
[17] Ulicheney R.Digital Halftoing.Cambridge, MA: MIT press, 1987
[18] Paul A.Delabastita.Recent Trends in Digital Halftoning.Europto Proc.,1996:318～331
[19] Shigeru Kitakubo and Yasushi Hoshino.Digital Halftoning Algorithm Characterized by the Merits of FM and AM Screening Method.IS&Ts NIP11,1995:473～474
[20] Gaurav Sharma and Joel Trussell.Digital Color Imaging.IEEE Trans.on Image Processing, 1997, 6(7):901～932
[21] 胡涛，王永刚．数字半调技术的算法研究．西北大学学报(自然科学版)，2001
[22] Michael Has, Todd Newman. Color Management:Current Practice and the Adoption of a New Standard. Available at: http://www.color.org/overview.html
[23] Improved Color for the World Wide Web: A Case Study in Color Management for Distributed Digital Media. Available at: http://www.color.org/wwwcolor.html
[24] 王选．电子出版在中国的发展——回顾与展望．第七届世界印刷大会会刊，2001
[25] 肖建国．XML和 DAM 技术与跨媒体出版．第七届世界印刷大会会刊，2001
[26] 衣永政．网点图像显微检测方法的研究．西安理工大学硕士学位论文，1999，3
[27] 陈德荣编译．印刷品质量的监测与控制．北京：印刷工业出版社，1998，8
[28] 胡成发．印刷色彩与色度学．北京：印刷工业出版社，1993
[29] Henry R. Kang. Color Technology for Electronic Imaging Devices. SPIE Optical Engineering Press, 1997
[30] David R.Wyble, Roy S.Berns. A Critical Review of Spectral Models Applied to Binary Color Printing. Color Research and Application, 2000, 25:4～19
[31] Isaac Amidror, Roger D.Hersch. Neugebauer and Demichel: Dependence and Independence in n-Screen Superpositions for Color Printing. Color Research and Application, 2000, 25 (4): 267～277
[32] David Stewart, Robert A.Scharf and J.S.Arney.Techniques for Digital Image Capture of Watermarks. Journal of Imaging Science and Technology, 1995, 39:261～267
[33] J.S.Arney, P.G.Engeldrum and H.Zeng. An Expanded Murray-Davies Model of Tone Reproduction in Halftone Imaging. Journal of Imaging Science and Technology, 1995, 39:502～508
[34] J.S.Arney, Charles D.Arney and Miako Katsube. A MTF Analysis of Papers on Halftones.Journal of Imaging Science and Technology,1996,40:19～25
[35] J.S.Arney,Charles D.Arney and P.G.Engeldrum.Modeling the Yule-Nielsen Halftone Effect.Journal of Imaging Science and Technology,1996,40(3):233～238
[36] J.S.Arney.Probability Description of Yule-Nielsen Effect,I.Journal of Imaging Science and Technology,Journal of Imaging Science and Technology,1997,41
[37] J.S.Arney and Miako Katsube. A Probability Description of the Yule-Nielsen Effect Ⅱ:The Impact of Halftone Geometry. Journal of Imaging Science and Technology, 1997, 41:637～642
[38] J.S.Arney and Michael L.Alber.Optical Effects of Ink Spread and Penetration on Halftones. Journal of Imaging Science and Technology,1998,42:331～334
[39] J.S.Arney,Tuo Wu and Christine Blehm. Modeling the Yule-Nielsen Effect on Color Halftones.Journal of Imaging Science and Technology,1998,42:335～340
[40] J.S.Arney and Eric Pray. Kubelka-Munk Theory and the Yule-Nielsen Effect on Halftones. Journal of Imaging Science and Technology, 1999, 43:365～370
[41] J.S.Arney, Cindy Scigaj and Prashant Metha. Linear Color Addition in Halftones.Journal of Imaging Science and Technology, 2001, 45, submitted
[42] 周世生，董明达．彩色印刷呈色数学模型的研究．中国印刷，1989(26)
[43] 周世生，董明达．彩色印刷呈色数学模型的应用研究．中国印刷，1995(49)：23～27
[44] 周世生等．彩色网点印刷呈色的定量分析与研究．印刷标准化，1997，4：20～23
[45] Robert P. Mason著，崔家祺译．色度测量有助于获得高质量彩色图像．印刷科技情报，1988，1：41～45
[46] 董明达等．印刷图像色度式检测法的分析与研究．中国印刷，1991(31)：38～45
[47] 刘世昌，董明达．近距优先匹配理论与组分油墨网点覆盖率唯一最优解集的确定．中国印刷，1994(48)：20～27
[48] 刘世昌，于开龙．纽介堡方程组及尤耳-尼尔森公式中修正系数(n)值的检测与计算．中国印刷，1991(32)：39～45
[49] 李庆京．尤耳-尼尔森公式中n值的解算及探讨．中国印刷，1991(34)：39～41
[50] 张仁英编译．从 RGB 向 CMY 的颜色转换．中国印刷，1994(48)：48～51
[51] 渡部学等著，张学民译．网点质量的微观解析及其应用．中国印刷，1986(14)：66～72
[52] 金扬等．彩色印刷复制加网四要素的微观分析(上)．中国印刷，1994(47)：36～39
[53] 金杨等．彩色印刷复制加网四要素的微观分析(下)．中国印刷，1994(48)：32～36
[54] 徐昌权等．纸张油墨对色彩还原的影响．印刷技术，1993，8
[55] 张良培，彭小元．用密度计进行色度测量的研究．中国印刷，1995(50)：35～37
[56] Datenschnittstelle.Von CIP3 zu CIP4.Druck & Medien-Magazin,2001,6:51
[57] 张文凯.印刷中的网点增大现象及其研究．西安理工大学硕士论文．1998
[58] 张正修．平版印刷工艺质量模糊分析处理的研究．西安理工大学硕士论文．1998
[59] 常彭景．四色印刷与黑版．中国印刷，1986(14)：33～41
[60] 周世生．黑版计算方法的探讨．印刷机械，1989，4：6～8
[61] 杨力等．一种加网印刷颜色再现的黑版计算方法．中国印刷，1994(46)：24～27
[62] A.Verikas,K.Malmqvist,etal.A New Method for Colour Measurement in Graphic Arts.Color Res.and Appl..,1999,24(3):185～196
[63] 章毓晋著．图像分割．北京：科学出版社，2001
[64] 王爱民，沈兰荪．图像分割研究综述．测控技术，2000，19(5)：1～6
[65] 余松煜编，数字图像处理．北京：电子工业出版社，1988
[66] 阎平凡，张长水．人工神经网络与模拟进化计算．北京：清华大学出版社，2000
[67] 容观澳编著．计算机图像处理．北京：清华大学出版社，2000，2
[68] 苏光大著．微机图像处理系统．北京：清华大学出版社，2000，7
[69] Francisco H.Imai.Multi-spectral Image Acquisition and Spectral Reconstruction using a Trichromatic Digital Camera System associated with absorption filters(Part I-VⅢ).MCSL Technical Report,1999
[70]鲜晓东编译．在装订检查装置上安装CCD照相机．中国印刷，2000，9
[71]庞铁富，刘榴娣．CCD摄像机用于测量中存在的问题及解决方法．光学技术，1996，3
[72]苗振魁等．自动显微图像处理系统的研制．光学技术，1997，1
[73]罗玮等．彩色瓷砖的自动分类系统．华中科技大学学报，2001，29(3)：79～81
[74]沈会良等．基于CCD的汽车牌照自动识别系统．光电工程，2000，27：60～63
[75]张桂兰．数码相机概述．今日印刷，2001，4：67～71
[76]姚海根．系统工程与色彩管理(上、下)．印刷杂志，2001，3、4
[77]徐丹等．基于ICC标准的色彩管理研究．软件学报，1998，9(10)：740～747
[78]赵忠旭等．舌像分析仪中彩色校正的研究．电子测量与仪器学报，1999，13：1～5
[79]G.Hong,M.R.Luo,et al.A Study of Digital Camera Colorimetric Characterization Based on Polynomial Modeling.Color Res.and Appl.,2001,26(1):76～84
[80]张晓燕．基于ICC标准的色彩管理系统研究—输入设备特性研究及特征描述文件建立．西安理工大学硕士学位论文．2000，3
[81]ISO TC 42//JWG 20.Graphic technology and photography—Colour characterisation of digital still cameras(DSCs)—Part 1:Stimuli,metrology,and test procedures(WORKING DRAFT).2000,8
[82]赵金娟．基于视觉特性的彩色图像边缘检测及分割技术的研究．西安理工大学硕士学位论文，2000
[83]徐锦林．混色空间与显色空间数学转换公式误差分析．中国印刷，1995(50)：27～34
[84]竺子民等．图像系统中RGB与色彩三属性HVC的转换．清华大学学报，1993，4
[85]ftp.inforamp.net/pub/users/poynton/doc/Colour/
[86]http://www.inforamp.net/～poynton/Poynton-colour.html
[87]张二虎，刘世昌，胡涛．基于熵的网点图像的分割及网点面积率的求取．计算机应用研究，1998(3)：310～311
[88]张二虎．真彩色图像的模拟显示．计算机应用研究，1997：99～101
[89]柏子游等．一种彩色图像的色彩分割方法．模式识别与人工智能，1999，12(2)：241～244
[90]李玉山等．彩色图像的边缘检测研究．模式识别与人工智能，1992，5(2)：112～116
[91]Otha Y.I.et al.Color Information for Region Segmentation.CGIP,1980,13:221～241
[92]陆新泉等．形态、颜色特征及神经网络在肺癌细胞识别中的应用研究．计算机辅助设计及图形学学报．2001，13(1)：87～92
[93]龚斌等．一种自动分割图像颜色的算法．小型微型计算机系统，1996，17：13～15
[94]黄庆明等．基于色彩学习的彩色图像分割方法．计算机研究与发展，1995，32：61～64
[95]冯玉才等．彩色地图图像的聚色算法研究．软件学报，1996，7(8)：466～470
[96]冯玉才等．地图自动识别系统中按颜色分层的算法及实现．软件学报，1995，6：435～439
[97]刘雷健等．肺癌细胞识别彩色图像处理系统．自动化学报，1996，22：382～383
[98]陆新泉等．形态学和色度学在肺癌早期诊断系统中的研究与实现．2000，3：118～120
[99]张新明等．基于特征距离的阈值法及其在眼科图像分割中的应用．中国图像图形学报，2001(2)：159～163
[100]栗海华等．彩色地图分色算法及其实现．计算机辅助设计与图形学学报，1999，9
[101]栗海华等．一种基于判决神经网络的彩色图像分色算法．模式识别与人工智能，1999，9
[102]赵燕伟等．基于聚类分析的色彩量化新算法及其应用．计算机辅助设计与图形学学报，2000，12(5)：340～341
[103]S. Tominaga. A Color Classification Algorithm for Color Images. Proc. 4th Inter. Conf.on Pattern Recognition, 1988, 3:163～172
[104]S Tominaga. A Color Classification Method for Color Images Using a Uniform Color Sapce. Proc. 10th Inter. Conf. on Pattern Recognition, 1990, 1: 803～807
[105]S Tominaga. Color Classification of Natural Color Images. Color Res. and Appl., 1992, 17(4):230～239
[106]S. Tominaga. Color Image Segmentation Using Three Perceptual Attributes. Proc. of the Conf. on Computer Vision and Patter Recognition,1986:628～630
[107]S.Tominaga. Expansion of Color Iamges Using Three Perctptual Attributes. Pattern Recognition Letter,1987, 6(1):77～85
[108]S. Tominaga. Spectral Imaging by A Multichannel Cammera. Journal of Electronic Imaging,1999,8(4): 332～341
[109]M.Mahy, L.Van Eycken, et al. Evaluation of Uniform Colour Spaces for Image Processing. TAGA, 1998:179～198
[110]孟章荣．各种颜色模型选用需求分析．中国图像图形学报，1996，1(3)：238～241
[111]刘忠伟等．十种基于颜色特征图像检索算法的比较和分析．信号处理，2000，16：79～84
[112]张引等．复杂背景下文本提取的彩色边缘检测算子设计．软件学报，2001、12：1229～1234
[113]陈武凡等．彩色图像边缘检测的新算法—广义模糊算子法．中国科学(A辑)，1995，25(2)：219～224
[114]大田．登著，刘中本译．色彩工学．西安：西安交通大学出版社，1997，7
[115]T. Uchniyama and M.A.Arbib. Color Image Segmentation Using Competitive Learning. IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intellegence, 1994, 16(12):1197
[116]G.J.Braun and M.D.Fairchild. Color Gamut Mapping in a Hue-Linearized CIELAB Color Space. MCSL Technical Report,1999
[117]边肇祺等编著．模式识别．北京：清华大学出版社，2000，1
[118]李家祥．标准彩色图像数据 SCID 的应用．印刷标准化，1997，4
[119]李立源等．基于二维直方图最佳一维投影的图像分割方法．自动化学报，1996，5
[120]李立源等．基于二维灰度直方图 Fisher 线性分割的图像分割方法．模式识别与人工智能，1997，3
[121]王敏等．一种新的自动多阈值图像分割方法．信号处理，2000，3
[122]周凌翔等．最佳边缘检测的准则与算子．模式识别与人工智能，2000，9
[123]王积分等编著．计算机图像识别．中国铁道出版社，1988
[124]Lim Y W, Lee S U. On the Color Image Segmentation based on the Thresholding and Fuzzy C-Means Techniques. Pattern Recognition, 1990, 23(9): 935～952
[125]郭国栋，马颂德．彩色图像分割．中国图象图形学报，1998，3(11)：918～921
[126]Tremeau A, Borel N. A Region Growing and Merging Algorithm to Color Segmetation. Pattern Recognition, 1997, 30(7):1191～1203
[127]李介谷，蔡国廉编著．计算机模式识别技术．上海：上海交大出版社，1986，2
[128]Liu J Q et al. Multiresolufion Color Image Segmentation. IEEE PAMI, 1994, 16: 689～670
[129]帅建伟等．四元数神经网络模型：彩色图像的识别．计算机学报，1995，5
[130]Skarbek W. Koschan A. Colour Image Segmentation-A Survey. Technischer Bericht 94-32,Technische Universit(?)t Berlin, Fachbereich 13 Informatik, 1994
[131]刘立萍等．图像分割中阈值选取方法比较之研究．模式识别与人工智能，1997,9
[132]陈燕新等．基于竞争 Hopfield 网络的自动聚类图像分割方法．模式识别与人工智能，1998，11(2)：215～221
[133]朱明等．一种聚类学习的新方法．模式识别与人工智能，2000，9
[134]何金国等．一种新的聚类分析算法．中国图象图形学报，2000，5
[135]Deng Y N et al. Color Image Segmentation.Proc.IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition, 1999:446～451
[136]Lim Y W, Lee S U. On the Color Image Segmentation Algorithm Based on the Thresholding and the Fuzzy-C Means Techniques. Pattern Recognition, 1990, 23(9):935～953
[137]Wilson R.,Spann M. A New Approach to Clustering. Pattern Recog, 1990,23:1413～1425
[138]刘健勤等．非监督图像分割的神经网络方法的研究．西安交通大学学报，1993，27(3)
[139]丁震等．一种适用于灰度图像的快速 FCM 算法．模式识别与人工智能，1997，6
[140]耿伯英等．基于多分辨率分析及 QFCM 算法的图像分割方法．计算机发展与研究2000，8
[141]叶秀清等．快速模糊分割算法．模式识别与人工智能，1996，9(3)
[142]Raghu K. et al. The Fuzzy C Spherical Shells Algorithm: A New Approach. IEEE Trans.on Neural Networks, 1992, 3(5): 663～670
[143]薛景浩等．基于特征散度的图像 FCM 聚类分割．模式识别与人工智能，1997，6
[144]黄德双著．神经网络模式识别系统理论．北京：电子工业出版社，1996，5
[145]焦李成著．神经网络系统理论．西安：西安电子科技大学出版社，1995
[146]吴有富等．一种模糊聚类模式识别方法及应用．贵州科学，1998，16(1)
[147]Bezdek J C et al..Two Soft Relatives of Learning Vector Quantization. Neurak Network,1995,8(5):729～743
[148]杨杰等．模糊划分的决策树方法．计算机仿真，2000，17(6)：19～2l
[149]唐斌等．基于模糊神经网的决策树生成．红外与激光工程，2000，29(5)：52～55
[150]何劲松等．基于自相关函数的决策树算法．计算机学报，2001，24(7)
[151]Quilan J R. Decision trees and decisonmaking.IEEE Trans.on SMC,1990,20(2):339～346
[152]A.Verikas, A.Gelzinis.Training Neural Networks by Stochastic Optimisation. Neuro-computing, 2000(30):153～172
[153]K.L. Huang et.al.. Cascade-CMAC Neural Network Applications on the Color Scanner to Printer Calibration. IEEE1997:10～15
[154]J.-S. Ker et al. A Fuzzy CMAC Model for Color Reproduction. Fuzzy Sets and Systems, 1997, 91:53～68
[155]C.S.Lin and C T. Chiang. Learning Convergence of CMAC Technique.IEEE Trans. on Neural Networks,1997, 8(6): 1281～1285
[156]刘慧等．小脑模型神经网络改进算法的研究．自动化学报，1997，23(4)：482～487
[157]朱庆保等．提高小脑模型神经网络精度的算法及仿真应用．软件学报，2000，11(1)
[158]周旭东等．CMAC神经网络的 N 维概念映射算法．信息与控制，1996，25(4)：234～237
[159]丁国锋等．高阶 CMAC 神经网络的研究．信息与控制，1996，25(6)：373～380
[160]刘治等．一种高阶模糊 CMAC 自适应控制及其应用．自动化学报，2001，27(2)
[161]W.T. Miller, F.H.Glanz. UNH_CMAC Version 2.1—The University of New Hampshire Implementation of the Cerebellar Model Arithmetic Computer(CMAC), 1994.
[162]王国胤编著．Rough 集理论与知识获取．西安：西安交通大学出版社，2001，5
[163]熊桢等．分层神经网络分类算法．测绘学报，2000，29(3)：229～231
[164]A.Verikas et al. Colour Image Segmentation by Modular Neural Network.Pattern Recognition Letter,1997,18:173～185
[165]A.Verikas, K.Malmqvist.Increasing Colour Image Segmentation Accuracy by Means of Fuzzy Post-Processing. Proc. of the IEEE Inter. Conf. on Artificial Neural Network, 1995:1713～1718
[166]T. Kohonen et al. LVQ_PAK: The Learning Vector Quantization Program Package. Helsinki University of Technology Report A30,1996.
[167]K.P.Unnikrishnan and K.P. Venugopal. Alopex: A Correlation-Based Learning Algorithm for Feed-Forward and Recurrent Neural Networks. Neural Computation,1994,6:469～490
[168]易治明，赵达尊．减少自变量与ALOPEX算法在二元光学元件设计中的应用．光学学报，1994，14(4)：425～429
[169]李绍军等．求解全局最优化的遗传(GA)-Alopex算法的研究．信息与控制，2000， 29(4)
[170]李绍军等．利用遗传-Alopex 混合算法进行热网络最优综合的研究．石油炼制与化工，2001，32(7)：52～56
[171]弥丽娜等．一种随即并行算法—Alopex算法的改进．沈阳工业大学学报，2000， 22(8)
[172]孙怀江等．基于证据理论的多分类器融合方法研究．计算机学报，2001，24(3)：1～5
[173]何友等著．多传感器信息融合及应用．北京：电子工业出版社，2000，11
[174]王月兰，曾迎生．信息融合技术在彩色图像分割方法中的应用．计算机学报，2000，7
[175]M.I.Jordan and R.A.Jacobs. Hierarchical Mixtures of Experts and the EM Algorithm. Neural Computation,1994,6:181～214
[176]K.Chen et al. Improved Learning Algorithms For Mixture of Experts in Multiclass Classification. Neural Networks,1999,12:1229～1252
[177]C.J.Merz and M.J.Pazzani.Combining Neural Network Regression Estimates with Regularized Linear Weights.
[178]Xu L et al. Methods for Combining Multiple Classifiers and Their Applications to Handwriting Recogniton.IEEE Trans SMC,1992,22(3):418～435
[179]H.Lappalainen and J.W.Miskin.Ensemble Learning.
[180]A.Krogh and J.Vedelsby. Neural Network Ensembles, Cross Validation, and Active Learning.Advances in Neural Information Processing Systems 7,MIT Press, 1995:231～238
[181]P. Sollich and A.Krogh.Learning with Ensembles:How Over-fitting Can Be Useful.Advances in Neural Information Processing Systems 8,MIT Press,1996:190～197
[182]V.Tresp and M.Taniguchi. Combining Estimators Using Non-Constant Weighting Functions. Advances in Neural Information Processing Systems 7, MIT Press,1995
[183]A.J.C.Sharkey. Combining Artificial Neural Nets:Ensemble and Modular Multi-Net Systems.1998,6.
[184]S.Waterhouse and G.Cook.Ensemble Methods for Phoneme Classification. Advances in Neural Information Processing Systems 9, MIT Press,1997:800～806
[185]T.Heskes.Balancing Between Bagging and Bumping. Advances in Neural Infomaition Processing Systems 9, MIT Press, 1997:466～472
[186]S.E.Fahlman. An Empirical Study of Learning Speed in Back-Propagation Networks. ftp://archive.cis.ohio-state.edu/pub/neuroprose
[187]Donald R. T. Basis of AI Backprop.1996,4, http://www. mcs.com/～drt/probp.html
[188]A.Verikas et al.Soft Combination of Neural Classifiers:A Comparative Study. Pattern Recognition Letters,1999,20:429～444
[189]S.B.Cho and J.H.Kim.Combining Multiple Neural Networks by Fuzzy Integral for Robust Classification. IEEE Trans.on SMC, 1995, 25(2):380～385
[189]赵振宇，徐用懋著．模糊理论和神经网络的基础与应用．清华大学出版社，1996
[190]杨杰等．基于数据融合和多重智能模型的目标识别和跟踪．高技术通讯，1999，4
[191]杨杰等．基于多传感器数据融合的目标识别和跟踪，上海交通大学学报，1999，9
[192]陆正刚，杨杰．模糊逻辑及其在数据融合中的应用．红外与激光工程，2000，10
[193]陈寅．D-S 证据推理在信息融合应用中的存在问题及改进．系统工程与电子技术，2000，22(11)：69～71
[194]敬忠良等．基于模糊神经网络和 D-S 推理的智能特征信息融合研究．信息与控制，1997，26(4)：107～111
[195]李宏等．基于人工神经网络与证据理论相结合的信息融合空间点目标识别方法研究．信息与控制，1997，26(2)：151～155
[196]李建勋．决策信息融合研究．西安电子科技大学学报(自然版)，2000，27(1)：83～87
[197]章新华等．目标识别中信息融合的准则和方法．软件学报，1997，4
[198]陶然等．基于神经网络数据融合的目标识别方法研究．系统工程与电子技术，2000，22(11)：42～45
[199]李保洲等．基于模糊积分的信息融合研究．红外与激光工程，1999，28(4)
[200]B.D.Ripley. Pattern Recognition and Neural Networks. Cambridge University Press,1996
[201]邓建中等．计算方法．西安：西安交通大学出版社，1985
[202]张仁英编译．输墨装置自动预调的可能性与局限性．北京印刷学院学报，2000，8(1)．58～62
[203]N.C.Kennedy. Pre-Setting Ink Keys—An Update.Professional Printer, 2000, 45(5): 31～33
[204]Chia-Lin Chu,John C.Seymour. Model-Based Ink Key Presetting for Offset Presses. TAGA Proceedings,1997
[205]张讲社等．基于视觉系统的聚类算法．计算机学报，2001，25(5)：497～501
© 2004-2018 中国地质图书馆版权所有 京ICP备05064691号 京公网安备11010802017129号 地址：北京市海淀区学院路29号 邮编：100083 电话：办公室：(+86 10)66554848；文献借阅、咨询服务、科技查新：66554700 |