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本文以油墨转移率影响因素为输入数据利用径向基神经网络预测其具体数值，在得到输墨系统每一个接触点的油墨转移率后，通过实验和输墨过程量化分析，建立墨键开度—实地密度关系模型，最后以该模型为基础设计应用软件，实现对印刷色彩质量的控制。 首先，通过分析确定影响油墨转移率的主要因素。以主要影响因素为试验条件，运用正交试验设计法和均匀试验设计法合理设计分组试验，将试验结果作为径向基神经网络的样本数据。通过训练最终完成新的条件下的油墨转移率预测，并将该预测结果和Elman神经网络、BP神经网络的预测结果对比，验证径向基神经网络的预测结果具有较高的精确度。 其次，在得到输墨系统每一个接触点的油墨转移率预测值后，分析输墨系统结构，利用图论知识确定油墨的传递路线，将油墨转移率预测值代入输墨系统油墨传递矩阵，建立从墨键开度到承印物上墨层厚度的理论模型;通过实验，确定承印物上墨层厚度和实地密度的对应关系;最终建立墨键开度—实地密度的理论模型，即色墨控制模型。 最后，编写印刷工艺数据库管理软件和色墨控制模型建模软件。用户根据不同的需要在印刷工艺数据库管理软件中添加相应的实验条件，在印刷机上进行实验后对数据库中的工艺数据进行更新、添加和删除。色墨控制模型建模软件主要是对印刷机输墨系统和工艺信息的数据管理，绘制输墨系统结构图、油墨传递路线图和墨键开度—实地密度曲线。