Основи багатофарбного друку

НА ТЕМУ: «Основи багатофарбного друку» 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Харків 2011 

СОДЕРЖАНИЕ 

ВВЕДЕНИЕ

1. Выбор проблемы. Постановка цели и методы их решения
2. Форма организации обучения
3. Разработка эврестических вопросов. Построение «дерева решений»
4. Построение «дерева решений»
5. Пример заявки к патенту на полезную модель

ЗАКЛЮЧЕНИЕ  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

ВВЕДЕНИЕ  К III РАЗДЕЛУ

     В данном курсовом проекте рассматривается тема учебного занятия «основы многокрасочной печати» для специальности печатник высокой печати.

      Для того что бы раскрыть сущность содержания этой темы, использовались креативные методы обучения учащихся, а так же эврестические приёмы технического творчества. Изучение темы «основы многокрасочной печати» очень важно   для  знаний печатника высокой печати..Печатнику необходимо знать правила типографскую систему измерений; виды шрифтов, пробельного материала и заключек; форматы изданий; нормы раскладки; правила спуска полос класификацию и использование информации из любых источников.

            Полиграфи́я (от греч. πολὺ- «много» и γραφειν - «писать») - это наука промышленности, занимающаяся размножением печатной продукции, а именно книжно-журнальной, деловой, газетной, этикеточной и упаковочной продукции. Наиболее сложным, с технической точки зрения, процессом в работе полиграфических предприятий является расчет заказов, коммерческих предложений и себестоимости продукции. Для этих целей существует ряд специализированных компьютерных программ. Это могут быть как программы, выполняющие расчет заказов («Онлайн Калькулятор», «Ассистент» и т. д.), так и полнофункциональные системы с возможностью вести бухгалтерский учет типографии с учетом специфики данной сферы («1С Геософт: Полиграфия», «Армекс: Полиграфия» и пр.).

Высо́кая печа́ть в полиграфии — способ печати, использующий формы, на которых печатающие элементы расположены выше пробельных. Исторически этот способ, по-видимому, первым получил распространение в качестве технологии тиражирования изображений (именно его, например, использовал Иоганн Гутенберг, тот же принцип лежит в основе конторской печати).В полиграфической промышленности к технологиям высокой печати относятся типографская (высокая, книжная) печать и флексография.  

1.Выбор  проблемы. Постановка  цели и методы  их решения.

      В данном курсовом проекте рассматривается тема учебного занятия «основы многокрасочной печати» для специальности печатник высокой печати.

     Актуальность рассмотренной темы «основы многокрасочной печати» заключается в том, что задача воспроизведения цветных изображений является одной из сложнейших в общей проблеме компьютерной обработки изображений. Особую актуальность эта задача приобрела в связи с развитием технологий и систем многокрасочной печати. Математические модели таких систем, полностью удовлетворяющие по качеству, отсутствуют. Известные модели, как правило, обладают сложной нелинейной структурой и являются неизопланатичными. Настоящая работа посвящена построению процедур высокоточной идентификации моделей цветовоспроизведения, не требующих задания априорных вероятностных моделей. Развиваемые методы и алгоритмы опираются на идею Р. Калмана поиска подсистемы, наиболее свободной от шума. Эта задача в настоящей работе решается путем поиска подсистем, для которых оценки параметров, вычисленные с использованием различных входящих в них наборов данных, оказываются наиболее согласованными между собой. Соответствующие процедуры отбора данных, впервые предложенные В.А. Фурсовым, называются согласованным оцениванием или согласованной идентификацией. Данный подход может быть полезен для широкого круга задач идентификации сложных систем в условиях априорной неопределенности.

     Проблема - Пятнистость. Неравномерное распределение краски на фоновых оттисках. При многокрасочной печати последующие краски наносятся на предыдущие с неравномерным блеском.

     Причина - Появление на оттисках структуры ткани чехлов увлажняющих валиков.

     Цель данной работы – Добиться равномерного распределения краски на фоновых оттисках

     Задача-разработка оптимальных условий для получения наилучшего  качества распределение краски на оттиски.

Для этого  мы вместе с учащимися будем исследовать  наилучшие средства повышения  качества распределение краски на фоновых оттисках при многокрасочной печати. Сам процесс проекта будет происходить с применением креативных методов технического творчества ,в частности, с помощью метода эвристических вопросов ,который способствует и помогает решать разные технические проблемы.

Таким образом ,целью данной курсовой работы является создание условий для активизации  интуиции учащихся.Задача курсовой работы – организовать не просто передачу знаний от преподавателя к ученику, а указать путь поиска решения проблемы.

      Описав  решение данной проблемы, а именно уровни решений и их содержания, полученные варианты решений изображаем визуально в виде «дерева решений», которое будет состоять из проблемы и вариантов её решения ,указанных в виде отдельный ветвей со своими достоинствами и недостатками.

2.Форма  организации обучения

     В данной курсовой работе формой организации  обучения является эвристический урок креативного типа.

     Под эвристическими методами понимаются различные процедуры,направленные на сокращение перебора вариантов. Различные авторы по-разному характеризуют количество существующих эвристических методов (одни авторы называют несколько базовых, другие говорят о сотнях методов). Эвристические методы увеличивают вероятность получения работоспособного – но не всегда оптимального – решения творческой задачи, возникшей, например, из-за неразработанности конкретной теории, неполноты или недостоверности исходных данных. Эвристические методы способны находить решения даже в очень сложных, непредвиденных ситуациях, однако здесь по эффективности они уступают точным алгоритмическим подходам. Эвристический – это не столь часто употребляемое имя прилагательное означает «обеспечивающий открытие», нередко превращается в имя существительное при переходе от эвристического метода к «эвристике». Эвристика определяет метод поведения, помогающий достижению цели, но который не может быть четко охарактеризован, поскольку мы знаем, чего хотим, но не знаем, как этого достичь, где лежит решение. Предположим, Вы хотите достичь конусообразной вершины горы, закрытой облаками. У нее есть высшая точка, но у Вас нет точного маршрута. Указание «продолжайте подъем» приведет Вас к вершине, где бы она ни была. Это эвристика. «Смотри за пенсами, а фунты сами о себе позаботятся» – эвристическое указание «как стать богатым».

     Эвристика (др.-греч. «отыскиваю», «открываю») – наука, изучающая творческую деятельность, методы, используемые при открытии новых концептов, идей и взаимосвязей между объектами и совокупностями объектов, а также методики процесса обучения. Эвристические методы (другое название эвристики) позволяют ускорить процесс решения задачи. Эвристикой, в зависимости от контекста, называют эвристический алгоритм, представляющий совокупность приёмов в поиске решения задачи, которые позволяют ограничить перебор; способ обучения, берущий свои истоки от сократовской майевтики. В Древней Греции под эвристикой понимали способ обучения, практикуемый Сократом, когда учитель приводит ученика к самостоятельному решению какой-либо задачи, задавая ему наводящие вопросы. В настоящее время эвристическими способами решения задач называют способы, позволяющие минимизировать перебор возможных решений, зачастую основанные на интуиции. Значительный интерес к исследованию эвристических методов возник в связи с возможностью решения ряда задач (распознавание объектов, доказательство теорем и т.д.), в которых человек не может дать точный алгоритм решения, с помощью технических устройств. Основным назначением эвристики является построение моделей процессов решения какой-либо новой задачи. Существуют следующие типы таких моделей: модель слепого поиска, которая опирается на так называемый метод проб и ошибок; лабиринтная модель, в которой решаемая задача рассматривается как лабиринт, а процесс поиска решения – как блуждание по лабиринту; структурно-семантическая модель, которая считается в настоящее время наиболее содержательной и которая отражает семантические отношения между объектами, входящими в задачу.

     Эвристические методы решения творческих задач

     Эвристические методы решения творческих задач - это  система принципов и правил, которые  задают наиболее вероятностные стратегии  и тактики деятельности решающего, стимулирующие его интуитивное  мышление в процессе решения, генерирование  новых идей и на этой основе существенно  повышающие эффективность решения  определенного класса творческих задач.

     Правила решения творческих задач также  часто называют эвристическими правилами, а отдельно взятое правило, прием  решения творческой задачи часто  называют эвристикой.

     О продуктивности эвристик и эвристических  правил в решении творческих задач  хорошо знают изобретатели и рационализаторы. Однако и они часто их используют стихийно. А это чрезвычайно затрудняет их практическое применение. Поэтому  обучение решению творческих задач  и в школьной, и в вузовской  практике в основном осуществлялось методом проб и ошибок, то есть далеко не лучшим образом.  

     В этой работе будет рассмотрен метод  эвристических вопросов.

     Метод эвристических вопросов

     Этот  метод известен также как метод "ключевых вопросов". Метод эвристических  вопросов целесообразно применять  для сбора дополнительной информации в условиях проблемной ситуации или  упорядочения уже имеющейся информации в самом процессе решения творческой задачи. Эвристические вопросы служат дополнительным стимулом, формируют  новые стратегии и тактики  решения творческой задачи. Не случайно в практике обучения их также называют наводящими вопросами, так как удачно поставленный педагогом вопрос наводит  ученика на идею решения, правильного  ответа. Эвристическим вопросам уделял много внимания американский математик  и педагог Д. Пойя.

     Следует заметить, что эвристические вопросы  широко использовал в своей научной  и практической деятельности еще  древнеримский философ Квинтилиан. Он рекомендовал всем крупным политическим деятелям для сбора достаточно полной информации о каком-либо событии поставить перед собой следующие семь ключевых (эвристических) вопросов и ответить на них: кто? что? зачем? где? чем? как? когда?

     Метод эвристических вопросов базируется на следующих закономерностях и  соответствующих им принципах:

     Проблемности и оптимальности. Путем искусно поставленных вопросов проблемность задачи снижается до оптимального уровня.

     Дробления информации (эвристические вопросы  позволяют осуществить разбивку задачи на подзадачи).

     Целеполагания (каждый новый эвристический вопрос формирует новую стратегию - цель деятельности).

     На  основе рекомендаций Д. Пойя, B. И.Андреев составил следующие эвристические вопросы, стимулирующие решение творческих задач.

     1. Нужно ясно понять предложенную задачу, а для этого необходимо поставить перед собой ряд вопросов и заданий: что неизвестно? что дано? в чем состоит условие? возможно ли удовлетворить условию? достаточно ли условие для определения неизвестного? или недостаточно? или чрезмерно? или противоречиво? сделайте чертеж; введите подходящее обозначение; разделите условие на части; постарайтесь записать их.

     2. На этапе поиска идей и составления плана решения ставятся следующие эвристические вопросы: как найти связь между данными и неизвестными? не известна ли вам какая-нибудь родственная задача? нельзя ли ею воспользоваться? нельзя ли использовать метод ее решения? не следует ли ввести какой-либо вспомогательный элемент, чтобы воспользоваться прежней задачей? нельзя ли сформулировать задачу иначе, проще? нельзя ли придумать более доступную задачу? более общую? более частную? аналогичную задачу? нельзя ли решить часть задачи, удовлетворить часть условий? нельзя ли извлечь что-либо полезное из данных? все ли данные и условия вами использованы? приняты ли во внимание все понятия, содержащиеся в задаче?

     3. Осуществляя план решения, контролируйте  каждый свой шаг: ясно ли  вам, что предпринятый вами  шаг правилен? сумеете ли доказать, что он правилен?

     4. Контроль и самоконтроль полученного  решения предполагает поиск ответов  на такие вопросы, как: нельзя  ли проверить результат? нельзя  ли проверить ход решения? нельзя  ли получить тот же результат  иначе? нельзя ли проверить  правдоподобность, размерность полученного  результата? нельзя лив какой-нибудь  другой задаче использовать полученный  результат? нельзя ли решить  задачу, обратную этой?

     Не  следует превращать метод эвристических  вопросов в "эвристическую мышеловку" для учащихся, на что обращали внимание советские педагоги еще в 1920-1930-e гг. Так, А. П. Пинкевич, критикуя злоупотребления педагогов в дроблении вопросов и постановку бесконечного числа мелких вопросов в процессе использования эвристического метода, писал: "Больше всего в этом грешат методисты, применяющие так называемый эвристический метод, метод вопросов и ответов, где на каждом шагу перед мыслью ребенка расставляется "мышеловочная индукция".

     Достоинство метода эвристических  вопросов заключается в его простоте и эффективности для решения любых задач. Эвристические вопросы особенно развивают интуицию мышления, такую логическую схему решения творческих задач. Недостатки и ограничения этого метода заключаются в том, что он не дает особо оригинальных идей и решений и, как другие эвристические методы, не гарантирует абсолютного успеха в решении творческих задач.

     Эвристические вопросы по выбору лучшего технического решения по нашей проблеме представлены в разделе 3.

3.Разработка  эвристических вопросов. Построение «дерева  решений»

           Разработка эвристических  вопросов для урока на тему «» представлены в таблице 1.

     Таблица 1.Разработка эвристических вопросов урока.

     После проведения эвристического опроса учащихся, сделав выводы, что для того чтобы повысить повышение качества многокрасочной печати и добится равномерного распределения краски на фоновых оттисках пользуясь этими данными строим «Дерево решений»,которое представлено ниже.

     4.Построение  «Дерева решений».

     Деревья решений – один из методов автоматического  анализа данных, основные идеи которого восходят к работам П. Ховленда (Р. Hoveland) и Е. Ханта (Е. Hunt) конца 50-х годов XX в. Их итогом явилась основополагающая монография [Hunt et al., 1966], давшая импульс развитию этого направления.

     Построение  деревьев классификации – один из наиболее важных приемов, используемых при проведении "добычи данных и разведывательного анализа" (Data Mining), реализуемый как совокупность методов аналитической обработки больших массивов информации с целью выявить в них значимые закономерности и/или систематические связи между предикторными переменными, которые затем можно применить к новым совокупностям измерений.

     Деревья решений представляют собой последовательные иерархические структуры, состоящие  из узлов, которые содержат правила, т.е. логические конструкции вида "если … то …". Конечными узлами дерева являются "листья", соответствующие  найденным решениям и объединяющие некоторое количество объектов классифицируемой выборки. Это похоже на то, как положение листа на дереве можно задать, указав ведущую к нему последовательность ветвей, начиная от корня и кончая самой последней веточкой, на которой лист растет.

   Есть  целый ряд причин, делающих деревья  классификации более гибким средством, чем традиционные методы анализа:

• схема одномерного ветвления, которая позволяет изучать эффект влияния отдельных предикторных переменных и проводить последовательный анализ их вклада;
• возможность одновременно работать с переменными различных типов, измеренных в непрерывных и порядковых шкалах, либо осуществлять любое монотонное преобразование признаков;
• отсутствие предварительных предположений о законах распределения данных.

   Область применения деревья решений в  настоящее время широка, но все  задачи, решаемые этим методом, могут  быть объединены в три следующие  группы:

• Описание данных: деревья решений позволяют хранить информацию о данных в компактной форме, т.е. вместо обширных таблиц данных мы можем хранить дерево решений, которое содержит в концентрированной форме точное описание объектов;
• Классификация: деревья решений отлично справляются с задачами классификации, т.е. отнесения объектов к одному из заранее известных классов; при этом целевая переменная должна быть измерена в порядковой шкале;
• Регрессия: если целевая переменная имеет непрерывные значения, деревья решений позволяют установить зависимость целевой переменной от независимых (входных) переменных. Например, к этому классу относятся задачи численного прогнозирования (предсказания значений целевой переменной).

   На  сегодняшний день существует значительное число алгоритмов, реализующих построение деревьев решений, из которых наибольшее распространение и популярность получили следующие:

• CART (Classification and Regression Tree), разработанный Л. Брейманом с соавторами [Breiman et al., 1984], представляет собой алгоритм построения бинарного дерева решений – дихотомической классификационной модели; каждый узел дерева при разбиении имеет только двух потомков; как видно из его названия, алгоритм решает задачи как классификации, так и регрессии;
• C4.5 – алгоритм построения дерева решений с неограниченным количеством потомков у узла, разработанный Р. Куинленом [Quinlan, 1993]; не умеет работать с непрерывным целевым полем, поэтому решает только задачи классификации;
• QUEST (Quick, Unbiased, Efficient Statistical Trees) – программа, разработанная В. Ло и И. Ши [Loh, Shih, 1997], в которой используются улучшенные варианты метода рекурсивного квадратичного дискриминантного анализа, позволяющие реализовать многомерное ветвление по линейным комбинациям порядковых предикторов; содержит ряд новых средств для повышения надежности и эффективности индуцируемых деревьев классификации.

В силу этих и многих других причин,методология деревьев решений является важным инструментом в работе каждого специалиста, вне зависимости от того практик он или теоретик. «Дерево решений»для темы «Пигменты» приведено ниже.

                                   ДЕРЕВО РЕШЕНИЙ

                                        ВЫВОД III РАЗДЕЛА

     В данной курсовой работе где рассматривалась тема  «Основы многокрасочной печати»  для профессии «Печатник высокой печати».Для проведения занятия был использован эвристический урок креативного типа, а именно , урок постановки проблемы и их решение.

     Обучение  данной теме было реализовано с помощью  эвристических вопросов ,в результате чего было построено «Дерево решений» для выбранной проблемы.

     В курсовом проекте было приведено 20 контрольных эвристических вопросов, с помощью которых проходило обучение.

     Учащимся был дан материал, был указан только путь решения проблемы и они сами нашли решение.(что соответствует целям и задачам курсового проекта).

     В данном курсовом проекте изначально представлена актуальность данной работы, которая очень важна. Проблема. Цель (которая была достигнута).

     В ходе работы учащиеся выработали в себе способность анализировать обстоятельства, искать ответы на поставленные вопросы а так же находить решения на поставленные цели и имеющиеся проблемы, что соответствует целям и задачам данного курсового проекта.

                                Список литературы:

     1. Энциклопедия «Техника». — М.: Росмэн. 2006.

     2. "Энциклопедия Технологий и Методик" Патлах В.В. 1993-2007 гг.

     3. 2001-2011 Онлайн-энциклопедия «Кругосвет»

     4. Большая советская энциклопедия. — М.: Советская энциклопедия.                      

     1969—1978.

     5. Креативная педагогика: методология, теория, практика (2002)./ Под

ред. Ю. Г. Круглова. — М.: МГОПУ им. М. А. Шолохова, изд. центр

«Альфа».

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ                 

ГОСУДАРСТВЕННЫЙ ДЕПАРТАМЕНТ                                                    

ИНТЕЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ                               
 

                                   ПРИМЕР ОПИСИ

                                  ЗАЯВКИ НА ПАТЕНТ

                              НА ПОЛЕЗНУЮ МОДЕЛЬ

     ПЕЧАТНЫЙ  АППАРАТ МНОГОКРАСОЧНОЙ МАШИНЫ КОСВЕННОЙ  ОРЛОВСКОЙ ПЕЧАТИ С ИРИСОВЫМ ЭФФЕКТОМ

     Номер патента:  2147282

     Класс(ы) патента:  B41F11/02

     Номер заявки:  99114002/12

     Дата  подачи заявки:  01.12.2011

     Дата  публикации:  12.12.2011

     Заявитель: 

     Автор(ы):  Алексеев Л.В.; Ямников Л.С.; Дудин А.А.; Кауфман В.А.; Климов А.И.; Курочкин А.В.; Мельников В.П.; Мочалов И.А.; Писарев А.Г.; Чекмарев В.А.

     Патентообладатель(и):  Научно-исследовательский институт "ГОЗНАК"; Объединение "ГОЗНАК"