维普论文检测系统检测前原文：
样本才能达到较为准确的结果；多项式模型法和神经网络模型法只需用较少的样本，BP神经网络模型法适合用于非线性关系的转换，但得到的转换精度与算法的关系很大，并且面临空间转换模型的收敛性问题等问题；多项式拟合法方法简单，关键是多项式项数的确定，多项式模型中有RGB到XYZ空间和RGB到L*a*b*空间等的多项式模型
样本才能达到较为准确的结果；多项式模型法和神经网络模型法只需用较少的样本，BP神经网络模型法适合用于非线性关系的转换，但得到的转换精度与算法的关系很大，并且面临空间转换模型的收敛性问题等问题；多项式拟合法方法简单，关键是多项式项数的确定，多项式模型中有RGB到XYZ空间和RGB到L*a*b*空间等的多项式模型
维普论文检测系统检测后相似论文片段：
样本才能达到较为准确的结果 多项式拟合法和神经网络模型法只需用较少的样本 神经网络模型虽然适合用于非线性关系的转换 但与算法和训练的关系很大 多项式拟合法方法简单 关键是多项式项数的确定 本文在 Guo wei ~ong 等人的研究基础上进一步分析 用最小二乘拟合方法分别建立 RGB 空间到XYZ 空间和RGB 空间到L O b 空间的转换模型 在项数取Z0 时得到了比较好的结果l 模型l. l Ga mma 修正模型
样本才能达到较为准确的结果 多项式拟合法和神经网络模型法只需用较少的样本 神经网络模型虽然适合用于非线性关系的转换 但与算法和训练的关系很大 多项式拟合法方法简单 关键是多项式项数的确定 本文在 Guo wei ~ong 等人的研究基础上进一步分析 用最小二乘拟合方法分别建立 RGB 空间到XYZ 空间和RGB 空间到L O b 空间的转换模型 在项数取Z0 时得到了比较好的结果l 模型l. l Ga mma 修正模型
维普论文检测系统文章欢迎转载，转载请以链接形式标明本文地址。
