資料介紹
在生產(chǎn)香煙包裝紙的過程中,需要對包裝圖案質(zhì)量進行在線檢測。本文針對香煙包裝圖
案的特點,提出了一種基于BP 網(wǎng)絡的在線檢測和診斷包裝紙質(zhì)量的方法。首先,采集典型的包裝圖案樣本,建立足夠數(shù)量的樣本特征集。然后精心選擇一個BP 網(wǎng)絡結構,利用樣本集對該網(wǎng)絡反復進行訓練、測試和優(yōu)化,最終得到一個合適實用的BP 診斷網(wǎng)絡。實驗表明,基于該BP 網(wǎng)絡的診斷系統(tǒng)能夠滿足質(zhì)量檢測的要求,可用于包裝紙質(zhì)量的在線診斷。
關鍵詞: 神經(jīng)網(wǎng)絡;BP 算法;包裝質(zhì)量;特征提取;在線檢測與診斷
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)作為一種自適應的模式識別技術,具有信號的模式變換和特征提
取功能,可通過自身的學習機制自動形成所要求的決策區(qū)域。它可用于復雜多模式的狀態(tài)診斷,能適應實時監(jiān)測的要求。因此在狀態(tài)診斷領域中有著越來越廣泛的應用。
案的特點,提出了一種基于BP 網(wǎng)絡的在線檢測和診斷包裝紙質(zhì)量的方法。首先,采集典型的包裝圖案樣本,建立足夠數(shù)量的樣本特征集。然后精心選擇一個BP 網(wǎng)絡結構,利用樣本集對該網(wǎng)絡反復進行訓練、測試和優(yōu)化,最終得到一個合適實用的BP 診斷網(wǎng)絡。實驗表明,基于該BP 網(wǎng)絡的診斷系統(tǒng)能夠滿足質(zhì)量檢測的要求,可用于包裝紙質(zhì)量的在線診斷。
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)作為一種自適應的模式識別技術,具有信號的模式變換和特征提
取功能,可通過自身的學習機制自動形成所要求的決策區(qū)域。它可用于復雜多模式的狀態(tài)診斷,能適應實時監(jiān)測的要求。因此在狀態(tài)診斷領域中有著越來越廣泛的應用。
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