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在生產香煙包裝紙的過程中，需要對包裝圖案質量進行在線檢測。本文針對香煙包裝圖
案的特點，提出了一種基于BP 網絡的在線檢測和診斷包裝紙質量的方法。首先，采集典型的包裝圖案樣本，建立足夠數量的樣本特征集。然后精心選擇一個BP 網絡結構，利用樣本集對該網絡反復進行訓練、測試和優化，最終得到一個合適實用的BP 診斷網絡。實驗表明，基于該BP 網絡的診斷系統能夠滿足質量檢測的要求，可用于包裝紙質量的在線診斷。
關鍵詞: 神經網絡；BP 算法；包裝質量；特征提取；在線檢測與診斷
人工神經網絡(ANN)作為一種自適應的模式識別技術，具有信號的模式變換和特征提
取功能，可通過自身的學習機制自動形成所要求的決策區域。它可用于復雜多模式的狀態診斷，能適應實時監測的要求。因此在狀態診斷領域中有著越來越廣泛的應用。
案的特點，提出了一種基于BP 網絡的在線檢測和診斷包裝紙質量的方法。首先，采集典型的包裝圖案樣本，建立足夠數量的樣本特征集。然后精心選擇一個BP 網絡結構，利用樣本集對該網絡反復進行訓練、測試和優化，最終得到一個合適實用的BP 診斷網絡。實驗表明，基于該BP 網絡的診斷系統能夠滿足質量檢測的要求，可用于包裝紙質量的在線診斷。
關鍵詞: 神經網絡；BP 算法；包裝質量；特征提取；在線檢測與診斷
人工神經網絡(ANN)作為一種自適應的模式識別技術，具有信號的模式變換和特征提
取功能，可通過自身的學習機制自動形成所要求的決策區域。它可用于復雜多模式的狀態診斷，能適應實時監測的要求。因此在狀態診斷領域中有著越來越廣泛的應用。
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