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应用BP人工神经网络模型对印刷色彩质量进行评价.对BP网络模型进行了改进:对网络模型的专家样本进行改进,即在国家对印刷色彩质量相关规定的基础上,通过大量的试验和分析构造出训练样本,从而提高了模型的鲁棒性和识别的准确性;采用基于黄金分割理论的优化算法对BP网络模型的隐含层节点数进行优选,使模型在进行较少次的循环迭代后训练误差收敛到最小,从而提高网络模型的性能.实例表明,此印刷色彩质量评价方法是切实可行的,评价结论具有客观性和实用性,能够细致划分印刷品等级.
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