基于神经网络的墨量控制算法的研究
针对印刷机墨量控制的非线性特性,提出了一种基于改进BP神经网络的PID控制算法.运用神经元的自学习、自适应特点,对检测的印刷品色差缺陷进行实时墨量控制.仿真实验表明:该控制方法具有良好的动、静态性能和较强的鲁棒性与自适应性.
墨量控制、神经网络、自学习
31
TS801.8(印刷工业)
2010-11-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
28-31,42
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墨量控制、神经网络、自学习
31
TS801.8(印刷工业)
2010-11-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
28-31,42
国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”
国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304
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