基于深度学习的纸张老化速度预测方法

摘要

为了解决传统纸张老化速度预测误差大的问题,提出基于深度学习的纸张老化速度预测方法。分析纸张研究样本的初始成分和结构组成情况,在此基础上分别从结构聚合度、耐破、撕裂、拉伸以及颜色等方面,测定纸张的初始性能。分析纸张的老化机理,确定纸张老化的影响因素。评估当前纸张的老化状态,并利用深度学习算法确定纸张老化规律。以纸张老化状态的评价结果为起始状态,在考虑环境影响因素的情况下,得出纸张老化速度的预测结果。通过对比实验得出结论:与传统纸张老化速度预测方法相比,设计预测方法得出的老化速度更加接近实际的老化速度,且将该方法应用到实际的纸张保存管理工作中,能有效的延长纸张的使用寿命,在应用性能方面具有明显优势。