资料介绍
在生产香烟包装纸的过程中,需要对包装图案质量进行在线检测。本文针对香烟包装图
案的特点,提出了一种基于BP 网络的在线检测和诊断包装纸质量的方法。首先,采集典型的包装图案样本,建立足够数量的样本特征集。然后精心选择一个BP 网络结构,利用样本集对该网络反复进行训练、测试和优化,最终得到一个合适实用的BP 诊断网络。实验表明,基于该BP 网络的诊断系统能够满足质量检测的要求,可用于包装纸质量的在线诊断。
关键词: 神经网络;BP 算法;包装质量;特征提取;在线检测与诊断
人工神经网络(ANN)作为一种自适应的模式识别技术,具有信号的模式变换和特征提
取功能,可通过自身的学习机制自动形成所要求的决策区域。它可用于复杂多模式的状态诊断,能适应实时监测的要求。因此在状态诊断领域中有着越来越广泛的应用。
案的特点,提出了一种基于BP 网络的在线检测和诊断包装纸质量的方法。首先,采集典型的包装图案样本,建立足够数量的样本特征集。然后精心选择一个BP 网络结构,利用样本集对该网络反复进行训练、测试和优化,最终得到一个合适实用的BP 诊断网络。实验表明,基于该BP 网络的诊断系统能够满足质量检测的要求,可用于包装纸质量的在线诊断。
关键词: 神经网络;BP 算法;包装质量;特征提取;在线检测与诊断
人工神经网络(ANN)作为一种自适应的模式识别技术,具有信号的模式变换和特征提
取功能,可通过自身的学习机制自动形成所要求的决策区域。它可用于复杂多模式的状态诊断,能适应实时监测的要求。因此在状态诊断领域中有着越来越广泛的应用。
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