bp神经网络模型在彩色胶卷乳剂数据分析中的应用

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1、维普资讯http://www.cqvip.com信息记录材料2004年第5卷第3期测量与分析BP神经网络模型在彩色胶卷乳剂数据分析中的应用李玉坤，寒枫，高朝辉(1．中国乐凯胶片集团公司研究院，保定071054；2．华北电力大学计算机科学与工程学院，保定071003；3．中国建设银行河北省分行科技处，石家庄050000)摘要：本文尝试利用BP(Backpropagation)ANNs(人工神经网络)模型对彩色胶卷乳剂数据进行分析。对乐凯GBR100彩色胶卷乳剂数据特点进行了研究，实现了一个基于BP算法的彩色胶

2、卷乳剂数据分析原型系统。通过利用该系统对乳剂数据样本进行训练，获得了一个能够近似映射GBR100彩色胶卷乳剂参数相关性的知识模型。关键词：BP人工神经网络模型；GBR100彩色胶卷；数据分析中图分类号：TP391．77文献标识码：A文章编号：1009—5624(2004)03—0055—0003ResearchAbout、ColorFilmEmulsionDataAnalysisBasedonBPANNsModelLIYu—kun，HANFeng，GAOZhao—hui(1．ChinaLuckyFilmCo

3、rporation，Baoding071054，China；2．SchoolofComputerScienceandTechnology，NorthChinaElectricPowerUniversity，Baoding071003，China；3．ScienceandTechnologyDepartment，ChinaConstructionBankHebeiBranch，Shijiazhuang050000，China)Abstract：BPANNsmodelwastriedtousetoanalyze

4、theemulsiondataofLuckycolorfilmGBR100．Thedatachar—acterisstudied．Andata—analyzingmodelsystembasedonBPalgorithmisdevelopedandisutilizedinsampletraining．AknowledgemodelwhichcanapproximatelyreflectstherelativityofLuckyGBR100emulsiondataisgiven．Keywords：BPANNs

5、model；GBR100colorfilm；dataanalysis是胶片生产企业一个基础性的研究课题。1引言原材料性能的稳定性对乳剂质量影响很大。但是，受客观条件的限制，乳剂所用原材料性能的波乳剂制备是胶卷生产过程中最重要的环节之动是很难完全避免的。因此，需要考虑应用计算机一，乳剂质量直接决定着胶卷产品质量。原材料的科学相关技术分析乳剂质量参数和原材料性能的相不稳定性导致乳剂产品性能波动较大，进而影响胶关性。从而实现对乳剂质量的监控和预测。KDD卷产品质量的稳定性。如何提高乳剂质量稳定性，技术的发展和应用

6、，为该课题的研究提供了一条新的途径。作者通过研究彩色胶卷乳剂数据特点，利用ANNs中的BP人工神经网络模型，对彩色胶卷收稿日期：2004—03—31作者简介：李玉坤，男，河北冀州人，中国乐凯胶片公司工程乳剂数据进行分析，旨在找到一个能够映射或近似师．在读硕士研究生，主要从事数据库和数据挖掘、映射彩色胶卷乳剂制备过程的函数模型，以预测生数码图像技术方面的研究．联系电话：13032086704。产结果，实现质量预警，辅助车间生产决策。0312—7922149．E—mail：liyukun@luekyfilm．t

7、om．目前，在国内的感光材料生产企业，生产部门Cn维普资讯http://www.cqvip.comTEST&ANALYSIS㈨tutttti~·Ht。t)rdgMm2004vlI

8、．5Vo3积累了大量的乳剂生产数据，在质量部门保存着原等杂质含量。材料质量数据。但是由于缺乏适用于感光材料领域的有效的数据分析工具的支持，在数据管理和数据3应用BP神经网络模型进行彩卷乳分析方面做的工作比较少，数据作为1种重要的资剂数据分析源，远没有发挥其应有的作用。目前，关于ANNs技术在化学、生命科学、3．1BP神经网络模型和

9、BP算法管理学等学科领域的研究应用，有很多报道，例如BP算法是为了解决多层前向神经网络的权系利用ANNs进行蛋白质结构的分析和预测、基因数优化而提出来的，BP算法也通常暗示着神经网分析⋯，Meert等运用人工神经元网络方法对化学络的拓扑结构是1种无反馈的多层前向网络。故工业的智能化模型进行了研究，田禹等考察了人工而．也称无反馈多层前向网络为BP模型]。在很神经元网络对水处理系统建模的适应性等等J。在多关于ANNs