網目調演算法

① 如何在網頁調用matlab演算法進行數據計算

首先，我既不會PHP、java，也沒有用python調用過Matlab，所以只有一些可能不大靠譜的建議。。。
然後是正題。我個人對Matlab熟悉一些，但只接觸過一點兒python，印象里用python調用Matlab比較簡單，同時從友人那裡聽說過用python做網頁是很容易的（他用的貌似是Django）。所以，建議把python作為主要工具。
最後，以我僅有的一點兒編程經驗來說，python這門語言設計嚴謹、工具包豐富、網上查找資料方便，總之比較好學。

② 神經網路演算法中，參數的設置或者調整，有什麼方法可以採用

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神經網路的結構（例如2輸入3隱節點1輸出）建好後，一般就要求神經網路里的權值和閾值。現在一般求解權值和閾值，都是採用梯度下降之類的搜索演算法（梯度下降法、牛頓法、列文伯格-馬跨特法、狗腿法等等），這些演算法會先初始化一個解，在這個解的基礎上，確定一個搜索方向和一個移動步長（各種法算確定方向和步長的方法不同，也就使各種演算法適用於解決不同的問題），使初始解根據這個方向和步長移動後，能使目標函數的輸出（在神經網路中就是預測誤差）下降。 然後將它更新為新的解，再繼續尋找下一步的移動方向的步長，這樣不斷的迭代下去，目標函數（神經網路中的預測誤差）也不斷下降，最終就能找到一個解，使得目標函數（預測誤差）比較小。
而在尋解過程中，步長太大，就會搜索得不仔細，可能跨過了優秀的解，而步長太小，又會使尋解過程進行得太慢。因此，步長設置適當非常重要。
學習率對原步長（在梯度下降法中就是梯度的長度）作調整，如果學習率lr = 0.1,那麼梯度下降法中每次調整的步長就是0.1*梯度，
而在matlab神經網路工具箱里的lr,代表的是初始學習率。因為matlab工具箱為了在尋解不同階段更智能的選擇合適的步長，使用的是可變學習率，它會根據上一次解的調整對目標函數帶來的效果來對學習率作調整，再根據學習率決定步長。
機制如下：
if newE2/E2 > maxE_inc %若果誤差上升大於閾值
lr = lr * lr_dec; %則降低學習率
else
if newE2 < E2 %若果誤差減少
lr = lr * lr_inc;%則增加學習率
end
詳細的可以看《神經網路之家》nnetinfo里的《[重要]寫自己的BP神經網路(traingd)》一文，裡面是matlab神經網路工具箱梯度下降法的簡化代碼

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祝學習愉快

③ 什麼是探討絲網印刷中的分色效果工藝

為了滿足不同人士的需要，特別推出了這篇原創的講解絲網印刷分色技術的文章，以供大家共同探討。找到把傳統網目調網點平滑的層次和索引網點的細節再現能力結合在一起的方法。 查看絲網印刷中的分色效果，其實就是要查看它們各自的油墨流量。油墨通過絲網，落在由乳劑生成的絲網印版的開孔上，並最終到達承印物的外表面上。通過絲網印版來控制油墨的流量實際上就是運用特殊的分色方法來生成絲網印版。如果你需要印刷的活件上有較長的水平線，並且與刮刀平行，那麼你就要看看當墨流和刮刀到達乳劑層邊緣時，刮墨刀是如何沖擊並在那些區域上突然失速的。這樣一來，你就會明白，自己可以通過調整圖像，絲網印版的厚度或網目數來很容易地解決油墨流量的問題。 對半色調絲網印版的油墨流量進行控制是一件比較復雜的事情。當你在考慮如何運用網目調結合油墨和圖像來實現原稿的完美復制的時候，其實是有很多可變因素的。油墨在網眼中進行轉移的過程中有一個十分有趣的現象，那就是網點的形狀和類型能夠以自己的方式來對油墨流量產生影響。對於傳統的網目調來說，網點尺寸的大小主要取決於它的覆蓋率，而網點中心仍舊保持穩定而一致的網點間距。這樣就會使過量油墨所受的限制越來越小，特別是當網點足夠大時，它們彼此之間能夠重疊，從而使網點之間乳劑層的面積變得極小。（這也是70%到90%有層次的區域能夠迅速被添滿的原因之一。） 傳統網目調的一個替代品就是所謂的密度網目調。這些網目調是由同等大小的網點組成的，人們能夠通過控制它們之間的距離來再現圖像的階調層次。最普遍的密度網目調就是索引網點。索引網點實際上是圖像解析度中的一個像素。

④ 像素值和灰度值分別指什麼

像素值指的是：稿圖像被數字化時由計算機賦予的值，它代表了原稿某一小方塊的平均亮度信息，或者說是該小方塊的平均反射(透射) 密度信息。在將數字圖像轉化為網目調圖像時，網點面積率 與數字圖像的像素值 有直接的關系，即網點以其大小表示原稿某一小方塊的平均亮度信息；

灰度值指的是：在計算機領域中，灰度（Gray scale）數字圖像是每個像素只有一個采樣顏色的圖像。這類圖像通常顯示為從最暗黑色到最亮的白色的灰度，盡管理論上這個采樣可以任何顏色的不同深淺，甚至可以是不同亮度上的不同顏色。

(4)網目調演算法擴展閱讀：

任何顏色都由紅、綠、藍三基色組成，假如原來某點的顏色為RGB(R，G，B)，那麼，我們可以通過下面幾種演算法，將其轉換為灰度：

1.浮點演算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11

2.整數方法：Gray=(R*30+G*59+B*11)/100

3.移位方法：Gray =(R*77+G*151+B*28)>>8;

4.平均值法：Gray=（R+G+B）/3;

5.僅取綠色：Gray=G；

參考資料來源：網路-灰度值

參考資料來源：網路-像素值

⑤ 如何加網時和延續

去BBN中信網選擇寬頻，然後選擇寬頻自服務，即可更改

⑥ 什麼是實地印刷品和網目調印刷品

實地就是沒有網點的！是一整塊！網目就是網點能呈現不同的層次

⑦ 網格中，各種演算法是啟發式調度演算法，請問一下啟發式調度演算法是什麼意思

你好~
啟發式演算法：
計算機科學的兩大基礎目標，就是發現可證明其執行效率良好且可得最佳解或次佳解的演算法。而啟發式演算法則試圖一次提供一或全部目標。 例如它常能發現很不錯的解，但也沒辦法證明它不會得到較壞的解；它通常可在合理時間解出答案，但也沒辦法知道它是否每次都可以這樣的速度求解。
有時候人們會發現在某些特殊情況下，啟發式演算法會得到很壞的答案或效率極差，然而造成那些特殊情況的數據結構，也許永遠不會在現實世界出現。因此現實世界中啟發式演算法很常用來解決問題。啟發式演算法處理許多實際問題時通常可以在合理時間內得到不錯的答案。
有一類的通用啟發式策略稱為元啟發式演算法（metaheuristic），通常使用亂數搜尋技巧。他們可以應用在非常廣泛的問題上，但不能保證效率。
最後，顧名思義，啟發式調度演算法就是在調度的過程中使用的啟發式演算法。

望採納哈~~謝謝~~

⑧ 已知目數，絲徑，網厚，怎麼計算絲網的耗墨量

理論透墨量的計算

由於理論透墨量是由絲網的技術參數決定的，所以理論透墨量是絲網技術參數的函數，即：

Thv=f(L，M0，d，δ)
(1)
其中：Thv-理論透墨量（cm3/m2）、L-絲網目數（目/厘米）、M0-絲網開口（cm）、
δ-絲網厚度（c）、d-絲徑（cm）

可以得到理論透墨量的計算公式，即：Thv=M02×L2×δ×10000
(2)
在實際工作中，當確定了絲網技術參數後，便可方便地計算出其理論透墨量。

ps：詳細見
網目調絲印墨層厚度控制的原理和技巧_網路文庫
http://wenku..com/view/5ed0b72e0066f5335a81210c.html