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基于Elman神经网络和聚类算法的颜色识别研究的任务书
任务书
一、任务背景
在日常生活中，我们经常需要对颜色进行识别，例如在做家务时，需要区分洗衣服、擦地板等材料的颜色；在购物时，需要区分衣物、化妆品等商品的颜色等。有些人能够准确地识别颜色，但也有一些人的色觉存在差异，对于某些颜色的识别会出现比较大的误差。此外，对于颜色的识别也需要花费较多的时间和精力。因此，研究如何快速准确地识别颜色，具有实际意义和重要价值。
二、任务简述
本任务基于Elman神经网络和聚类算法，旨在研究颜色识别的自动化方法，通过建立模型，对颜色进行自动识别，以提高颜色识别的效率和精度。
三、研究内容
1.收集颜色数据集
通常使用RGB模型表示颜色，RGB模型中，每个颜色由红、绿、蓝三个元素的值组成，范围为0到255。为建立颜色数据集，首先需要收集一定量的颜色样本数据。可以通过人眼观察和描述颜色的方法，手动在RGB模型上选取若干个具有代表性的、广泛分布的颜色样本，并将它们的值存入数据库。
2.实现Elman神经网络
Elman神经网络是一种常用的循环神经网络，它具有记忆功能，可以对动态序列数据进行分类和预测。通过对颜色数据集的学习和训练，可以利用Elman神经网络识别不同的颜色，并建立相应的分类模型。
3.实现聚类算法
聚类算法是指对一组数据根据相似性进行划分的算法。在颜色识别中，可以通过聚类算法将颜色数据集划分成若干个颜色簇，即将颜色数据集中相似的颜色分为同一类。聚类算法可以基于各种准则进行划分，例如欧几里得距离、曼哈顿距离等。
4.组合Elman神经网络和聚类算法
将Elman神经网络和聚类算法进行组合，可以进一步提高颜色识别的精确性和准确性。具体实现方法可以是将Elman神经网络输出的结果送入聚类算法中，再将聚类算法划分的结果汇总，从而识别出颜色的类别和相应的RGB值。
四、预期成果
1.完成颜色数据集的收集
依据任务背景和研究内容，收集一定量的颜色样本数据，建立颜色数据集。
2.实现Elman神经网络
根据颜色数据集，实现Elman神经网络，并进行训练和测试，验证网络的学习和预测效果。
3.实现聚类算法
根据颜色数据集和聚类算法准则，实现聚类算法，并对颜色数据集进行聚类分析，得到相应的颜色簇。
4.组合Elman神经网络和聚类算法
将Elman神经网络输出结果和聚类算法分析结果组合，在实现颜色识别自动化的基础上，提高颜色识别的准确性和精确性。
五、参考文献
1.邓令华,邱俊涛,刘强等.基于Elman神经网络的白南方蚕种质资源分类鉴定［J］.江苏农业科学,2016(3):187-190.
2.张惠佳,王磊.汽车喇叭声音识别系统基于聚类-神经网络的研究［J］.北方交通大学学报,2015(4):104-108.
3.萧玲玲,李健平,黄书宏.基于聚类和层次分析法的密码策略优化［J］.计算机应用,2016(3):707-713.
4.黄柏松.复合材料界面设计中的颜色选择研究［D］.成都大学,2017.