基于神经网络的油墨转移率预测
利用神经网络根据油墨转移率影响因素的数据来预测其具体数值. 通过对比径向基神经网络、Elman神经网络和BP神经网络最后选择径向基神经网络作为预测网络的模型. 根据各影响因素间的相互关联和各自对油墨转移率影响的大小关系确定影响油墨转移率的主要因素. 以主要影响因素为试验条件,运用正交试验法和均匀试验法合理设计分组试验,将试验结果作为神经网络的样本数据. 利用样本数据对网络进行训练,最终使网络能够预测出不同影响因素下油墨转移率的数值. 将径向基神经网络预测结果和Elman神经网络、BP神经网络的预测值对比分析,以此证明径向基神经网络的预测值具有较高的精确度.
油墨转移率、径向基神经网络、正交设计试验法、均匀设计试验法
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TS805.3(印刷工业)
国家自然科学基金资助项目51105009;国家科技支撑计划项目2012BAF13B05-1
2016-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共7页
354-360
