基于BP神经网络的紫外光源自适应固化控制研究

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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
刊名	激光杂志
	2021-03-25
卷号	42 期号:03 页码:58-62
英文摘要	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。
内容类型	期刊论文
源URL	[http://ir.ciomp.ac.cn/handle/181722/65811]
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.中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 2.苏州科技大学电子与信息工程学院
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.