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基于MC方法和BP网络的印刷质量控制图模式识别研究
1
作者
初红艳
李鹏
+1 位作者
蔡力钢
李风光
《北京工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期816-821,共6页
建立了印刷质量控制图模式的数学模型,基于Monte Carlo(MC)方法模拟印刷质量数据,生成仿真样本,并使用标准变换和线性编码方法进行预处理,既不失样本数据的内在特征,又大大降低了数据复杂度.通过实验确定了结构为24-18-16-4的4层反向传...
建立了印刷质量控制图模式的数学模型,基于Monte Carlo(MC)方法模拟印刷质量数据,生成仿真样本,并使用标准变换和线性编码方法进行预处理,既不失样本数据的内在特征,又大大降低了数据复杂度.通过实验确定了结构为24-18-16-4的4层反向传播(back propagation,BP)网络模型,并采用比例共轭梯度训练算法,提高了网络的稳定性和收敛速度.在对控制图模式识别时,采用不同训练样本容量的实验方案,模式识别正确率达95.87%.结果表明,该方法可以提高印刷企业的质量控制水平和自动化程度.
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关键词
印刷质量控制图
模式识别
MONTE
CARLO方法
反向传播神经网络
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职称材料
题名
基于MC方法和BP网络的印刷质量控制图模式识别研究
1
作者
初红艳
李鹏
蔡力钢
李风光
机构
北京工业大学北京市先进制造技术重点实验室
出处
《北京工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第6期816-821,共6页
基金
国家'十一五'科技支撑计划课题(2006BAF03B01)
北京市教委科研计划项目(KM200910005006)
文摘
建立了印刷质量控制图模式的数学模型,基于Monte Carlo(MC)方法模拟印刷质量数据,生成仿真样本,并使用标准变换和线性编码方法进行预处理,既不失样本数据的内在特征,又大大降低了数据复杂度.通过实验确定了结构为24-18-16-4的4层反向传播(back propagation,BP)网络模型,并采用比例共轭梯度训练算法,提高了网络的稳定性和收敛速度.在对控制图模式识别时,采用不同训练样本容量的实验方案,模式识别正确率达95.87%.结果表明,该方法可以提高印刷企业的质量控制水平和自动化程度.
关键词
印刷质量控制图
模式识别
MONTE
CARLO方法
反向传播神经网络
Keywords
printing quality control chart
pattern recognition
Monte Carlo method
BP neural network
分类号
TS805.3 [轻工技术与工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MC方法和BP网络的印刷质量控制图模式识别研究
初红艳
李鹏
蔡力钢
李风光
《北京工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
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