基于神经网络算法的胶印专色油墨配色研究

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利用计算机准确实现油墨配色,在印刷业界内一直是研究的重点。在印刷油墨配色过程中主要采用K-M理论和人工神经网络两种模型。其中,人工神经网络以模糊数学为基础,模拟神经元传导特性,具有精度高、灵活性强等优点,因此得到了广泛的重视。本文针对神经网络算法对胶印专色油墨的配色进行研究。论文将Elman神经网络应用于配色系统,并加以完善补充;通过实验,制备不同配比的专色印刷样条,并测量油墨色彩参数,得到有光铜版纸张上的专色配比数据,利用专色配比与色度之间的关系进行建模研究,从而获得不同色系专色色域图、最终建立不同色系专色子系统。专色油墨的研究对于企业根据印刷产品、工艺条件等特点,合理选择油墨进行印刷,以及对提高产品质量等方面都具有重要的指导意义。
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