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一种基于机器学习迭代的数字印刷加网方法，属于数字印刷技术领域。它包括以下步骤：1、将连续调图像暂存于输入模块，并将其分别传送给视觉模块A、加网以及机器学习模块；2、连续调图像经过视觉模块A以及加网模块、视觉模块B后分别生成两组视觉特征数据图；同时将加网参数输入到机器学习模块；3、生成的两组视觉特征数据图分别输入到评价模块，计算出评价结果；4、将评价结果输入到输出模块进行输出；同时评价结果会输入到机器学习模块，进行迭代计算。本发明方法中引入机器学习模块，采用并行算法，大大提高了计算效率，节省计算时间；同时系统为闭环系统，经过机器学习，即可快速计算出具有更好加网效果的加网方法及参数。