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基于BP网络的香烟包装质量在线检测与诊断
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2009-08-22
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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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