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龍圖騰網恭喜北京勝捷科技有限公司申請的專利基于人工智能的數碼印刷機控制系統及其控制方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119830766B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-06-03發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510299921.0，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權基于人工智能的數碼印刷機控制系統及其控制方法是由何生接;張森設計研發完成，并于2025-03-14向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于人工智能的數碼印刷機控制系統及其控制方法在說明書摘要公布了：本發明涉及人工智能技術領域，具體地說，涉及基于人工智能的數碼印刷機控制系統及其控制方法。其包括：數據收集模擬單元用于收集歷史印刷數據，生成不同情況下的油墨擴散模擬數據和實際油墨擴散圖像，同時建立缺陷數據庫；預測模型建立單元用于構建油墨擴散的時空預測模型，并利用油墨擴散模擬數據對時空預測模型進行訓練，最終生成總損失函數；反饋優化單元用于實時監控總損失函數的變化趨勢。基于人工智能的數碼印刷機控制系統及其控制方法能夠提升印刷質量的預測精度與控制效果，還能有效地捕捉到因紙張吸附性變化引起的細微油墨擴散差異，從而實現對印刷過程中可能出現的各種缺陷的精準預測，提高印刷效率和產品質量。

本發明授權基于人工智能的數碼印刷機控制系統及其控制方法在權利要求書中公布了：1.基于人工智能的數碼印刷機控制系統，其特征在于，包括：數據收集模擬單元（1），所述數據收集模擬單元（1）用于收集歷史印刷數據，生成不同情況下的油墨擴散模擬數據和實際油墨擴散圖像，同時，對實際油墨擴散圖像中的缺陷進行標注，建立缺陷數據庫；預測模型建立單元（2），所述預測模型建立單元（2）用于將流體力學方程與生成對抗網絡結合，構建油墨擴散的時空預測模型，并利用油墨擴散模擬數據對時空預測模型進行訓練，最終生成總損失函數；反饋優化單元（3），所述反饋優化單元（3）用于實時監控總損失函數的變化趨勢，根據總損失函數的評估結果動態調整生成器和判別器的參數；所述歷史印刷數據包括油墨擴散數據、油墨物理特性以及紙張特性數據；所述預測模型建立單元（2）包括物理神經算子模塊（21）、生成對抗網絡模塊（22）和缺陷檢測模塊（23）；其中，物理神經算子模塊（21）根據多層感知機構建油墨擴散的時空預測模型，并將流體力學方程嵌入多層感知機中，模擬油墨在不同條件下的擴散過程，從而獲得油墨擴散趨勢的關鍵預測值；所述物理神經算子模塊（21）獲得油墨擴散趨勢的關鍵預測值的具體步驟如下：S211、將流體力學方程嵌入多層感知機中，在物理神經算子中，流體力學方程為多層感知機的約束條件，通過損失函數進行嵌入： ；式中，為損失函數；為流體的速度場；為流體的壓力場；為流體密度；為流體的運動粘度；為外力項；為時間；為流體速度場在時間上的變化率；為速度場的散度；S212、通過多層感知機近似流體的速度場和壓力場，模擬油墨在不同條件下的擴散行為；S213、將預測值與實際觀測數據結合，構建流體損失函數： ；式中，為流體損失函數；為正則化參數；為真實的油墨速度數據；為真實的油墨壓力數據；為通過多層感知機近似流體的速度場的輸出；為通過多層感知機近似流體的壓力場的輸出；為空間位置向量；為多層感知機的參數；S214、油墨擴散過程的物理約束： ；式中，為油墨濃度場；為擴散系數；S215、使用多層感知機近似油墨濃度場；S216、通過油墨擴散損失函數將物理約束與實際觀測數據相結合： ；式中，為油墨擴散損失函數；為真實的油墨濃度數據；為通過多層感知機近似流體的濃度場的輸出；所述油墨擴散損失函數中，當油墨被施加到紙張上時，通過毛細作用吸收至紙張的孔隙中，紙張的吸附性以及油墨的粘度變化導致油墨分布不均勻，因此在預測油墨趨勢的過程中考慮油墨和紙張之間的吸附性的影響，進而優化油墨擴散損失函數，具體如下：基于油墨擴散數據、油墨物理特性以及紙張特性數據獲取吸附系數： ；式中，為吸附系數；為基本吸附速率常數；為紙張表面活性位點密度；為紙張表面粗糙度因子；為紙張吸水性；為油墨粘度；溫度依賴性因子；考慮油墨和紙張之間的吸附性的影響后，油墨擴散過程的物理約束： ；其中，為油墨因紙張吸附導致的濃度損失；使用多層感知機并引入吸附系數近似油墨濃度場，生成；最后通過油墨擴散損失函數將物理約束與實際觀測數據相結合： ；其中，為優化后的油墨擴散損失函數；為引入吸附系數后的油墨濃度場；為通過多層感知機考慮吸附系數后近似流體的濃度場的輸出。

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