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龙图腾网恭喜北京胜捷科技有限公司申请的专利基于人工智能的数码印刷机控制系统及其控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119830766B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510299921.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权基于人工智能的数码印刷机控制系统及其控制方法是由何生接;张森设计研发完成，并于2025-03-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的数码印刷机控制系统及其控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，具体地说，涉及基于人工智能的数码印刷机控制系统及其控制方法。其包括：数据收集模拟单元用于收集历史印刷数据，生成不同情况下的油墨扩散模拟数据和实际油墨扩散图像，同时建立缺陷数据库；预测模型建立单元用于构建油墨扩散的时空预测模型，并利用油墨扩散模拟数据对时空预测模型进行训练，最终生成总损失函数；反馈优化单元用于实时监控总损失函数的变化趋势。基于人工智能的数码印刷机控制系统及其控制方法能够提升印刷质量的预测精度与控制效果，还能有效地捕捉到因纸张吸附性变化引起的细微油墨扩散差异，从而实现对印刷过程中可能出现的各种缺陷的精准预测，提高印刷效率和产品质量。

本发明授权基于人工智能的数码印刷机控制系统及其控制方法在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的数码印刷机控制系统，其特征在于，包括：数据收集模拟单元（1），所述数据收集模拟单元（1）用于收集历史印刷数据，生成不同情况下的油墨扩散模拟数据和实际油墨扩散图像，同时，对实际油墨扩散图像中的缺陷进行标注，建立缺陷数据库；预测模型建立单元（2），所述预测模型建立单元（2）用于将流体力学方程与生成对抗网络结合，构建油墨扩散的时空预测模型，并利用油墨扩散模拟数据对时空预测模型进行训练，最终生成总损失函数；反馈优化单元（3），所述反馈优化单元（3）用于实时监控总损失函数的变化趋势，根据总损失函数的评估结果动态调整生成器和判别器的参数；所述历史印刷数据包括油墨扩散数据、油墨物理特性以及纸张特性数据；所述预测模型建立单元（2）包括物理神经算子模块（21）、生成对抗网络模块（22）和缺陷检测模块（23）；其中，物理神经算子模块（21）根据多层感知机构建油墨扩散的时空预测模型，并将流体力学方程嵌入多层感知机中，模拟油墨在不同条件下的扩散过程，从而获得油墨扩散趋势的关键预测值；所述物理神经算子模块（21）获得油墨扩散趋势的关键预测值的具体步骤如下：S211、将流体力学方程嵌入多层感知机中，在物理神经算子中，流体力学方程为多层感知机的约束条件，通过损失函数进行嵌入： ；式中，为损失函数；为流体的速度场；为流体的压力场；为流体密度；为流体的运动粘度；为外力项；为时间；为流体速度场在时间上的变化率；为速度场的散度；S212、通过多层感知机近似流体的速度场和压力场，模拟油墨在不同条件下的扩散行为；S213、将预测值与实际观测数据结合，构建流体损失函数： ；式中，为流体损失函数；为正则化参数；为真实的油墨速度数据；为真实的油墨压力数据；为通过多层感知机近似流体的速度场的输出；为通过多层感知机近似流体的压力场的输出；为空间位置向量；为多层感知机的参数；S214、油墨扩散过程的物理约束： ；式中，为油墨浓度场；为扩散系数；S215、使用多层感知机近似油墨浓度场；S216、通过油墨扩散损失函数将物理约束与实际观测数据相结合： ；式中，为油墨扩散损失函数；为真实的油墨浓度数据；为通过多层感知机近似流体的浓度场的输出；所述油墨扩散损失函数中，当油墨被施加到纸张上时，通过毛细作用吸收至纸张的孔隙中，纸张的吸附性以及油墨的粘度变化导致油墨分布不均匀，因此在预测油墨趋势的过程中考虑油墨和纸张之间的吸附性的影响，进而优化油墨扩散损失函数，具体如下：基于油墨扩散数据、油墨物理特性以及纸张特性数据获取吸附系数： ；式中，为吸附系数；为基本吸附速率常数；为纸张表面活性位点密度；为纸张表面粗糙度因子；为纸张吸水性；为油墨粘度；温度依赖性因子；考虑油墨和纸张之间的吸附性的影响后，油墨扩散过程的物理约束： ；其中，为油墨因纸张吸附导致的浓度损失；使用多层感知机并引入吸附系数近似油墨浓度场，生成；最后通过油墨扩散损失函数将物理约束与实际观测数据相结合： ；其中，为优化后的油墨扩散损失函数；为引入吸附系数后的油墨浓度场；为通过多层感知机考虑吸附系数后近似流体的浓度场的输出。

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