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针对7点LOG空间分布方案的343个训练样本，提出了采用2个隐层和少节点网络结构的方案，并用拟牛顿法训练神经网络模型。采用10点LOG空间分布方案中不同于训练样本的216个检验样本实时监控训练过程，以避免出现“过训练”现象，从而求得全局极小点邻域内的可行解，建立从CRT的R，G，B到CIE的X，Y，Z色度空间变换的BP模型。实例计算表明，该模型在收敛性、训练时间和泛化能力等方面均明显优于采用3～4个隐层方案的模型；模型的色差平均转换精度接近0．60个CIELUV色差单位，标准离差为0．57个色差单位，而4