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申请/专利权人：西安理工大学
摘要：本发明公开了基于神经网络的光谱再现与印刷网点面积率预测方法，具体为：步骤1，采用标准数据集中成对的光谱反射率与网点面积率作为模型训练数据，并且对训练数据进行预处理；步骤2，构建光谱再现模型和网点面积率预测模型；步骤3，使用步骤1中预处理后的光谱反射率和网点面积率分别对对网点面积率预测模型和光谱再现模型进行训练；步骤4，使用训练好的光谱再现模型和网点面积率预测模型进行网点面积率和光谱反射率进行预测。本发明解决了现有技术中存在的利用深度学习处理任务中的非线性映射关系时，缺乏对光谱再现和网点预测的序列数据结构进行深入分析，而导致光谱再现效果不好、网点面积率预测不准的问题。
主权项：1.基于神经网络的光谱再现与印刷网点面积率预测方法，其特征在于，具体按照如下步骤实施：步骤1，采用标准数据集中成对的光谱反射率与网点面积率作为模型训练数据，并且对训练数据进行预处理；步骤2，构建光谱再现模型和网点面积率预测模型；步骤3，使用步骤1中预处理后的网点面积率对光谱再现模型进行训练；使用步骤1中预处理后的光谱反射率对网点面积率预测模型进行训练，分别获训练好的光谱再现模型和网点面积率预测模型；步骤4，使用训练好的光谱再现模型和网点面积率预测模型进行网点面积率和光谱反射率进行预测，完成光谱再现与网点面积率预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安理工大学 基于神经网络的光谱再现与印刷网点面积率预测方法
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