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【研究報告】噴墨打印紙印刷適性預測模型

漿紙技術2020-07-21 13:02:08
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摘 ?要:利用廣義回歸神經網絡結合印刷品色度指標與噴墨打印紙印刷適性指標,并建立預測模型。定量描述噴墨打印紙印刷適性對印刷品色差的影響,為選擇紙張提供依據。

噴墨打印紙是一種新型記錄紙,發展快,目前還沒有適合評價打印質量的標準,科學準確地評價噴墨打印紙的打印質量成為專業人士非常關注的問題。

目前國內采用SPSS主成分分析法、灰評估技術法等方法來研究噴墨打印紙印刷適性,評價噴墨紙的打印質量。

下面結合噴墨打印紙印刷適性與印品色差數據,運用廣義回歸神經網絡建立噴墨打印紙印刷適性與噴墨打印色差關聯的預測模型,以得到新的噴墨打印紙打印質量的評價方法。

廣義回歸神經網絡(簡稱GRNN)是由DonaldSpecht于1991年首先提出的新型神經網絡算法,它是一種徑向基函數神經網絡。

GRNN由4層構成,其結構見圖1,它們分別為輸入層、模式層、求和層和輸出層。對應網絡輸入X=【x1,?x2,……,xmT,其輸出為Y=【y1,?y2,……,ykT。

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廣義回歸神經網絡在逼近能力、分類能力和學習速度上有著較強的優勢,并且在樣本數據缺乏時預測效果也比較好。

試驗選定10種噴墨打印紙,分2步進行:首先測試紙的性能;然后讓紙張在相同的打印條下件進行噴墨打印,測試紙張上標準測控條效果,通過理論分析找出對打印質量影響最大的一個因素。最后利用數學建模分析研究找出影響這一因素的紙張性能最佳理想參數。

在測試4種噴墨打印紙性能參數值情況下,仿真實驗統計樣本對模型精度的影響分析,數據結果見表1。

從表1可以看出,測試色塊中建模得到的最小平均色差值為4.7215,最大平均色差值為4.8638,這完全符合國家標準中規定的普通印刷品色差的誤差范圍在6個標準色差單位以下的要求。同時模型給出的預測值與試驗值之間相對誤差的絕對值均小于15%,表明預測值在可接受范圍內,該模型可用于對噴墨打印質量的預測。?

由噴墨打印紙印刷適性預測相應打印質量色差參數模型,從而定量描述紙張表面特性對印刷品質量的影響,為選紙提供試驗及理論依據,具有普遍意義。

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