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基于BP神经网络的紫外光源自适应固化控制研究
郑明明; 王军; 董兴法; 石绍鹏
2021-03-25
发表期刊激光杂志
卷号42期号:03页码:58-62
摘要为解决紫外光动态固化技术中的固化不充分或反固化反应等问题,提出一种基于BP算法的LED紫外光源多参数自适应控制方法。利用神经网络优异的非线性逼近能力,并结合优化后的BP算法构建一个3输入2输出的网络预测模型。通过与多元线性回归和多元非线性回归模型的对比显示,BP神经网络算法有更高的拟合度。最后将57组数据导入训练好的模型进行验证。实验表明:该BP神经网络模型预测结果较好,且稳健性强,2输出参数预测值误差分别为1.86%和2.35%,可灵活应用于多种紫外光固化场合。
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/66010
专题中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
作者单位1.苏州科技大学电子与信息工程学院
2.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
郑明明,王军,董兴法,等. 基于BP神经网络的紫外光源自适应固化控制研究[J]. 激光杂志,2021,42(03):58-62.
APA 郑明明,王军,董兴法,&石绍鹏.(2021).基于BP神经网络的紫外光源自适应固化控制研究.激光杂志,42(03),58-62.
MLA 郑明明,et al."基于BP神经网络的紫外光源自适应固化控制研究".激光杂志 42.03(2021):58-62.
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