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    安徽快3开奖走势图:【研究报告】喷墨打印纸印刷适性预测模型

    浆纸技术2019-03-22 08:22:56
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    摘 ?要:利用广义回归神经网络结合印刷品色度指标与喷墨打印纸印刷适性指标,并建立预测模型。定量描述喷墨打印纸印刷适性对印刷品色差的影响,为选择纸张提供依据。

    喷墨打印纸是一种新型记录纸,发展快,目前还没有适合评价打印质量的标准,科学准确地评价喷墨打印纸的打印质量成为专业人士非常关注的问题。

    目前国内采用SPSS主成分分析法、灰评估技术法等方法来研究喷墨打印纸印刷适性,评价喷墨纸的打印质量。

    下面结合喷墨打印纸印刷适性与印品色差数据,运用广义回归神经网络建立喷墨打印纸印刷适性与喷墨打印色差关联的预测模型,以得到新的喷墨打印纸打印质量的评价方法。

    广义回归神经网络(简称GRNN)是由DonaldSpecht于1991年首先提出的新型神经网络算法,它是一种径向基函数神经网络。

    GRNN由4层构成,其结构见图1,它们分别为输入层、模式层、求和层和输出层。对应网络输入X=【x1,?x2,……,xmT,其输出为Y=【y1,?y2,……,ykT。

    ?
    广义回归神经网络在逼近能力、分类能力和学习速度上有着较强的优势,并且在样本数据缺乏时预测效果也比较好。

    试验选定10种喷墨打印纸,分2步进行:首先测试纸的性能;然后让纸张在相同的打印条下件进行喷墨打印,测试纸张上标准测控条效果,通过理论分析找出对打印质量影响最大的一个因素。最后利用数学建模分析研究找出影响这一因素的纸张性能最佳理想参数。

    在测试4种喷墨打印纸性能参数值情况下,仿真实验统计样本对模型精度的影响分析,数据结果见表1。

    从表1可以看出,测试色块中建模得到的最小平均色差值为4.7215,最大平均色差值为4.8638,这完全符合国家标准中规定的普通印刷品色差的误差范围在6个标准色差单位以下的要求。同时模型给出的预测值与试验值之间相对误差的绝对值均小于15%,表明预测值在可接受范围内,该模型可用于对喷墨打印质量的预测。?

    由喷墨打印纸印刷适性预测相应打印质量色差参数模型,从而定量描述纸张表面特性对印刷品质量的影响,为选纸提供试验及理论依据,具有普遍意义。

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