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本发明涉及一种数字化印刷工作流程中墨键开度预测方法。现有技术没有考虑到墨键间相互影响和印刷条件的影响，致使没有达到预期的使用效果。本发明运用3层BP神经网络对训练样本进行有导师训练及对未训练的样本进行墨键开度预测。将客户的原稿完整的版面数据信息通过光栅化处理后产生点阵信息，并将产生的点阵信息通过软件转化产生图文信息，即网点面积率。以印刷现场条件(包括现场温度、现场湿度、印刷机转速)与墨区对应的网点面积率作为BP神经网络的输入原始数据，建立与墨键开度的非线性映射关系。用训练好的BP神经网络来预测未训练样本。该方法可有效缩短开机调整时间，提高印刷效率。
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