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本文采用小脑模型关节控制器神经网络(Cerebellar Model Articulation Controller NeuralNetwork，简称CMACNN)来实现色彩查找表的插值任务。本文的主要工作是研究一种基于ICC国际标准结合神经网络插值方法的色彩匹配技术，重点研究了ICC标准和CMAC神经网络插值算法。本文研究了CMAC神经网络的原理和ICC说明文档，详细介绍了传统的CMAC神经网络的虚拟联想映射算法和网络学习算法，分析了算法的性能并发现了算法的不足之处。针对CMAC网络的虚拟映射算法存在联想空间小和网络学习算法中存在的地址完全碰撞问题，提出了一种基于二进制地址调整的虚拟映射算法和一种带有权值溢出区的网络学习算法，有效地解决了网络权值地址完全碰撞问题。最后利用本文提出的带有权值溢出区的CMAC神经网络学习算法结合ICC profile来解决色彩匹配问题，进行了从RGB屏幕色彩空间到CMY打印机色彩空间转换的色彩匹配样本学习系统的实验，并且取得了令人满意的实验效果。