网目调算法

① 如何在网页调用matlab算法进行数据计算

首先，我既不会PHP、java，也没有用python调用过Matlab，所以只有一些可能不大靠谱的建议。。。
然后是正题。我个人对Matlab熟悉一些，但只接触过一点儿python，印象里用python调用Matlab比较简单，同时从友人那里听说过用python做网页是很容易的（他用的貌似是Django）。所以，建议把python作为主要工具。
最后，以我仅有的一点儿编程经验来说，python这门语言设计严谨、工具包丰富、网上查找资料方便，总之比较好学。

② 神经网络算法中，参数的设置或者调整，有什么方法可以采用

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神经网络的结构（例如2输入3隐节点1输出）建好后，一般就要求神经网络里的权值和阈值。现在一般求解权值和阈值，都是采用梯度下降之类的搜索算法（梯度下降法、牛顿法、列文伯格-马跨特法、狗腿法等等），这些算法会先初始化一个解，在这个解的基础上，确定一个搜索方向和一个移动步长（各种法算确定方向和步长的方法不同，也就使各种算法适用于解决不同的问题），使初始解根据这个方向和步长移动后，能使目标函数的输出（在神经网络中就是预测误差）下降。 然后将它更新为新的解，再继续寻找下一步的移动方向的步长，这样不断的迭代下去，目标函数（神经网络中的预测误差）也不断下降，最终就能找到一个解，使得目标函数（预测误差）比较小。
而在寻解过程中，步长太大，就会搜索得不仔细，可能跨过了优秀的解，而步长太小，又会使寻解过程进行得太慢。因此，步长设置适当非常重要。
学习率对原步长（在梯度下降法中就是梯度的长度）作调整，如果学习率lr = 0.1,那么梯度下降法中每次调整的步长就是0.1*梯度，
而在matlab神经网络工具箱里的lr,代表的是初始学习率。因为matlab工具箱为了在寻解不同阶段更智能的选择合适的步长，使用的是可变学习率，它会根据上一次解的调整对目标函数带来的效果来对学习率作调整，再根据学习率决定步长。
机制如下：
if newE2/E2 > maxE_inc %若果误差上升大于阈值
lr = lr * lr_dec; %则降低学习率
else
if newE2 < E2 %若果误差减少
lr = lr * lr_inc;%则增加学习率
end
详细的可以看《神经网络之家》nnetinfo里的《[重要]写自己的BP神经网络(traingd)》一文，里面是matlab神经网络工具箱梯度下降法的简化代码

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祝学习愉快

③ 什么是探讨丝网印刷中的分色效果工艺

为了满足不同人士的需要，特别推出了这篇原创的讲解丝网印刷分色技术的文章，以供大家共同探讨。找到把传统网目调网点平滑的层次和索引网点的细节再现能力结合在一起的方法。 查看丝网印刷中的分色效果，其实就是要查看它们各自的油墨流量。油墨通过丝网，落在由乳剂生成的丝网印版的开孔上，并最终到达承印物的外表面上。通过丝网印版来控制油墨的流量实际上就是运用特殊的分色方法来生成丝网印版。如果你需要印刷的活件上有较长的水平线，并且与刮刀平行，那么你就要看看当墨流和刮刀到达乳剂层边缘时，刮墨刀是如何冲击并在那些区域上突然失速的。这样一来，你就会明白，自己可以通过调整图像，丝网印版的厚度或网目数来很容易地解决油墨流量的问题。 对半色调丝网印版的油墨流量进行控制是一件比较复杂的事情。当你在考虑如何运用网目调结合油墨和图像来实现原稿的完美复制的时候，其实是有很多可变因素的。油墨在网眼中进行转移的过程中有一个十分有趣的现象，那就是网点的形状和类型能够以自己的方式来对油墨流量产生影响。对于传统的网目调来说，网点尺寸的大小主要取决于它的覆盖率，而网点中心仍旧保持稳定而一致的网点间距。这样就会使过量油墨所受的限制越来越小，特别是当网点足够大时，它们彼此之间能够重叠，从而使网点之间乳剂层的面积变得极小。（这也是70%到90%有层次的区域能够迅速被添满的原因之一。） 传统网目调的一个替代品就是所谓的密度网目调。这些网目调是由同等大小的网点组成的，人们能够通过控制它们之间的距离来再现图像的阶调层次。最普遍的密度网目调就是索引网点。索引网点实际上是图像分辨率中的一个像素。

④ 像素值和灰度值分别指什么

像素值指的是：稿图像被数字化时由计算机赋予的值，它代表了原稿某一小方块的平均亮度信息，或者说是该小方块的平均反射(透射) 密度信息。在将数字图像转化为网目调图像时，网点面积率 与数字图像的像素值 有直接的关系，即网点以其大小表示原稿某一小方块的平均亮度信息；

灰度值指的是：在计算机领域中，灰度（Gray scale）数字图像是每个像素只有一个采样颜色的图像。这类图像通常显示为从最暗黑色到最亮的白色的灰度，尽管理论上这个采样可以任何颜色的不同深浅，甚至可以是不同亮度上的不同颜色。

(4)网目调算法扩展阅读：

任何颜色都由红、绿、蓝三基色组成，假如原来某点的颜色为RGB(R，G，B)，那么，我们可以通过下面几种算法，将其转换为灰度：

1.浮点算法：Gray=R*0.3+G*0.59+B*0.11

2.整数方法：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.仅取绿色：Gray=G；

参考资料来源：网络-灰度值

参考资料来源：网络-像素值

⑤ 如何加网时和延续

去BBN中信网选择宽带，然后选择宽带自服务，即可更改

⑥ 什么是实地印刷品和网目调印刷品

实地就是没有网点的！是一整块！网目就是网点能呈现不同的层次

⑦ 网格中，各种算法是启发式调度算法，请问一下启发式调度算法是什么意思

你好~
启发式算法：
计算机科学的两大基础目标，就是发现可证明其执行效率良好且可得最佳解或次佳解的算法。而启发式算法则试图一次提供一或全部目标。 例如它常能发现很不错的解，但也没办法证明它不会得到较坏的解；它通常可在合理时间解出答案，但也没办法知道它是否每次都可以这样的速度求解。
有时候人们会发现在某些特殊情况下，启发式算法会得到很坏的答案或效率极差，然而造成那些特殊情况的数据结构，也许永远不会在现实世界出现。因此现实世界中启发式算法很常用来解决问题。启发式算法处理许多实际问题时通常可以在合理时间内得到不错的答案。
有一类的通用启发式策略称为元启发式算法（metaheuristic），通常使用乱数搜寻技巧。他们可以应用在非常广泛的问题上，但不能保证效率。
最后，顾名思义，启发式调度算法就是在调度的过程中使用的启发式算法。

望采纳哈~~谢谢~~

⑧ 已知目数，丝径，网厚，怎么计算丝网的耗墨量

理论透墨量的计算

由于理论透墨量是由丝网的技术参数决定的，所以理论透墨量是丝网技术参数的函数，即：

Thv=f(L，M0，d，δ)
(1)
其中：Thv-理论透墨量（cm3/m2）、L-丝网目数（目/厘米）、M0-丝网开口（cm）、
δ-丝网厚度（c）、d-丝径（cm）

可以得到理论透墨量的计算公式，即：Thv=M02×L2×δ×10000
(2)
在实际工作中，当确定了丝网技术参数后，便可方便地计算出其理论透墨量。

ps：详细见
网目调丝印墨层厚度控制的原理和技巧_网络文库
http://wenku..com/view/5ed0b72e0066f5335a81210c.html