| 中文摘要 | 第1-4页 |
| 英文摘要 | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-26页 |
| ·课题研究的意义 | 第9-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-24页 |
| ·生产过程质量检测与控制 | 第12-15页 |
| ·智能控制技术的发展 | 第15-20页 |
| ·印刷过程与质量检测控制 | 第20-24页 |
| ·本论文的主要研究内容 | 第24-26页 |
| 第二章 胶印质量特性分析 | 第26-55页 |
| ·胶印过程特性分析 | 第26-30页 |
| ·胶印质量控制的胶印过程参数分析 | 第30-36页 |
| ·胶印质量特性分析及评价指标体系的构建 | 第36-44页 |
| ·印刷品质量的内涵 | 第36-38页 |
| ·胶印质量控制指标体系的构建 | 第38-44页 |
| ·胶印质量控制指标参数设计 | 第44-51页 |
| ·印刷质量控制特点 | 第51-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第三章 印刷品质量的综合评价 | 第55-79页 |
| ·引言 | 第55页 |
| ·模糊层次综合评价算法 | 第55-78页 |
| ·基于层次分析法的综合评价 | 第55-61页 |
| ·模糊综合评价 | 第61-68页 |
| ·印刷品质量模糊综合评价 | 第68-78页 |
| ·本章小结 | 第78-79页 |
| 第四章 印刷品色彩还原品质在线检测技术 | 第79-99页 |
| ·印刷色彩还原机理 | 第79-82页 |
| ·色彩还原品质的影响因素 | 第82-92页 |
| ·网点增大 | 第82-87页 |
| ·实地密度 | 第87-90页 |
| ·印刷反差与叠印率 | 第90-92页 |
| ·基于近红外光谱的印刷品色彩还原检测 | 第92-99页 |
| ·检测原理 | 第92-93页 |
| ·实验仪器与材料 | 第93-94页 |
| ·实验结果与分析 | 第94-98页 |
| ·本章小结 | 第98-99页 |
| 第五章 胶印机输纸机构无轴同步控制技术 | 第99-108页 |
| ·绪论 | 第99-100页 |
| ·输纸机运动控制要求与控制方案设计 | 第100-106页 |
| ·速度环设计 | 第103-105页 |
| ·位置环设计 | 第105-106页 |
| ·系统仿真 | 第106-107页 |
| ·本章小结 | 第107-108页 |
| 第六章 胶印质量智能控制的总体设计及关键技术研究 | 第108-125页 |
| ·胶印质量智能控制的总体要求 | 第108-109页 |
| ·胶印质量智能控制总体设计 | 第109-111页 |
| ·胶印质量智能控制关键技术研究 | 第111-124页 |
| ·胶印质量智能控制的知识表示 | 第111-122页 |
| ·胶印质量智能控制系统的事例库设计 | 第122-124页 |
| ·胶印质量智能控制技术的求解策略 | 第124页 |
| ·本章小结 | 第124-125页 |
| 第七章 胶印质量智能控制的模糊神经网络控制策略研究 | 第125-139页 |
| ·模糊神经网络基本结构 | 第125-127页 |
| ·胶印质量智能控制的模糊神经网络架构 | 第127-130页 |
| ·胶印质量智能控制的模糊神经网络输入 | 第127-129页 |
| ·胶印质量智能控制的模糊神经网络输出 | 第129-130页 |
| ·胶印质量智能控制的模糊神经网络算法设计 | 第130-138页 |
| ·传统的模糊神经神经网络学习算法 | 第130-131页 |
| ·基于遗传算法的胶印质量智能控制的模糊神经网络学习算法 | 第131-135页 |
| ·仿真实验 | 第135-138页 |
| ·本章小结 | 第138-139页 |
| 第八章 胶印质量智能控制技术的实现与仿真 | 第139-152页 |
| ·胶印质量智能控制的软件流程及实现 | 第139-148页 |
| ·胶印质量智能控制系统的软件流程 | 第139-140页 |
| ·胶印质量智能控制系统的软件实现 | 第140-148页 |
| ·系统仿真试验 | 第148-151页 |
| ·本章小结 | 第151-152页 |
| 第九章 总结与展望 | 第152-156页 |
| ·总结 | 第152-155页 |
| ·进一步研究工作的展望 | 第155-156页 |
| 致谢 | 第156-157页 |
| 攻读博士学位期间研究成果 | 第157-160页 |
| 参考文献 | 第160-170页 |
| 附录A 神经网络算法的代码 | 第170-176页 |
| 附录B 神经网络学习训练算法的代码 | 第176-186页 |