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基于控制图和神经网络的印刷过程质量智能监控技术
被引量:
11
1
作者
初红艳
李鹏
蔡力钢
《北京工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第3期340-344,共5页
将SPC方法和BP神经网络技术相结合,应用于印刷过程,研究了印刷过程质量智能监控技术.分析影响印刷品质量的因素,设计印刷质量管理数据库;根据印刷过程特点,结合印刷质量的检测方法,确定控制图的绘图方案;通过实验,建立4个BP神经网络模型...
将SPC方法和BP神经网络技术相结合,应用于印刷过程,研究了印刷过程质量智能监控技术.分析影响印刷品质量的因素,设计印刷质量管理数据库;根据印刷过程特点,结合印刷质量的检测方法,确定控制图的绘图方案;通过实验,建立4个BP神经网络模型,实现控制图模式智能识别及异常模式特征参数的估计,并进一步分析异常原因及诊断建议.在分析研究的基础上,开发了印刷过程质量智能监控系统,对提高印刷过程的自动化和智能化水平具有重要的意义.
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关键词
SPC控制图
BP神经网络
数据库
印刷过程质量
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职称材料
题名
基于控制图和神经网络的印刷过程质量智能监控技术
被引量:
11
1
作者
初红艳
李鹏
蔡力钢
机构
北京工业大学机械工程与应用电子技术学院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
2012年第3期340-344,共5页
基金
国家'十一五'科技支撑计划课题资助项目(2006BAF03B01)
北京市教委科研计划资助项目(KM200910005006)
文摘
将SPC方法和BP神经网络技术相结合,应用于印刷过程,研究了印刷过程质量智能监控技术.分析影响印刷品质量的因素,设计印刷质量管理数据库;根据印刷过程特点,结合印刷质量的检测方法,确定控制图的绘图方案;通过实验,建立4个BP神经网络模型,实现控制图模式智能识别及异常模式特征参数的估计,并进一步分析异常原因及诊断建议.在分析研究的基础上,开发了印刷过程质量智能监控系统,对提高印刷过程的自动化和智能化水平具有重要的意义.
关键词
SPC控制图
BP神经网络
数据库
印刷过程质量
Keywords
SPC control chart
BP neural network
database systerm
printing process quality
分类号
TS805.3 [轻工技术与工程]
TH165.4 [机械工程—机械制造及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于控制图和神经网络的印刷过程质量智能监控技术
初红艳
李鹏
蔡力钢
《北京工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
11
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