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基于IDBO-BP的喷墨印刷液滴质量预测的方法研究
1
作者
李莹
娄杨伟
+2 位作者
李海山
何自芬
刘梦莲
《包装工程》
北大核心
2025年第11期174-184,共11页
目的实现喷墨印刷液滴质量的精准预测和控制,提升喷墨印刷质量。方法提出一种改进的蜣螂优化器(Improved dung beetle optimizer,IDBO)来优化反向传播(Back propagation,BP)神经网络的模型,以精确预测喷墨印刷过程中的液滴质量。首先,...
目的实现喷墨印刷液滴质量的精准预测和控制,提升喷墨印刷质量。方法提出一种改进的蜣螂优化器(Improved dung beetle optimizer,IDBO)来优化反向传播(Back propagation,BP)神经网络的模型,以精确预测喷墨印刷过程中的液滴质量。首先,采用动态反向学习策略初始化种群,以增强种群的多样性和均匀性;其次,引入黄金正弦因子,提升算法的收敛速度和寻优精度,同时平衡局部和全局搜索能力。结果通过对9个基准测试函数的性能评估,IDBO算法展现出更优的收敛精度和更快的收敛速度。应用IDBO优化的BP神经网络进行液滴质量预测,IDBO-BP模型显著降低了均方根误差(Root mean square error,RMSE)和平均绝对误差(Mean bsolute error,MAE),最高分别降低了48%和38%,同时拟合优度(R^(2))提升了3%。结论结果证实IDBO-BP模型在预测喷墨印刷液滴质量方面的优越性能,并验证了其在喷墨印刷领域的应用潜力。
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关键词
改进蜣螂优化器
动态反向学习策略
黄金正弦因子
IDBO-BP模型
喷墨液滴质量预测
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职称材料
题名
基于IDBO-BP的喷墨印刷液滴质量预测的方法研究
1
作者
李莹
娄杨伟
李海山
何自芬
刘梦莲
机构
昆明理工大学机电工程学院
云南新宜特印刷包装有限公司
出处
《包装工程》
北大核心
2025年第11期174-184,共11页
基金
国家自然科学基金(62171206)。
文摘
目的实现喷墨印刷液滴质量的精准预测和控制,提升喷墨印刷质量。方法提出一种改进的蜣螂优化器(Improved dung beetle optimizer,IDBO)来优化反向传播(Back propagation,BP)神经网络的模型,以精确预测喷墨印刷过程中的液滴质量。首先,采用动态反向学习策略初始化种群,以增强种群的多样性和均匀性;其次,引入黄金正弦因子,提升算法的收敛速度和寻优精度,同时平衡局部和全局搜索能力。结果通过对9个基准测试函数的性能评估,IDBO算法展现出更优的收敛精度和更快的收敛速度。应用IDBO优化的BP神经网络进行液滴质量预测,IDBO-BP模型显著降低了均方根误差(Root mean square error,RMSE)和平均绝对误差(Mean bsolute error,MAE),最高分别降低了48%和38%,同时拟合优度(R^(2))提升了3%。结论结果证实IDBO-BP模型在预测喷墨印刷液滴质量方面的优越性能,并验证了其在喷墨印刷领域的应用潜力。
关键词
改进蜣螂优化器
动态反向学习策略
黄金正弦因子
IDBO-BP模型
喷墨液滴质量预测
Keywords
improved dung beetle optimizer
dynamic reverse learning strategy
golden sine factor
IDBO-BP model
prediction of inkjet droplet mass
分类号
TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于IDBO-BP的喷墨印刷液滴质量预测的方法研究
李莹
娄杨伟
李海山
何自芬
刘梦莲
《包装工程》
北大核心
2025
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