本文在分析了多元信息处理系统特点的基础上,结合模糊神经网络的信息融合能力和虚拟仪器技术的优点,研究实现了高精度数字印刷机的信息处理系统。采用模糊神经网络进行多元信息融合,使系统能够充分利用各种无关联、非线性的输入信号,得到期望输出。此外,信号采集和控制过程使用了虚拟仪器技术,实现了软件和硬件的直接相连,降低了成本,提高了系统的可维护性和可扩展性。本文首先研究了模糊逻辑系统和神经网络两种信息处理方法的算法及特点,分析两种方法结合的方式。针对多元信息处理的特点,重点分析论述了模糊逻辑推理与神经网络相结合的模糊神经网络,并引入了改进的自适应模糊神经网络。分别研究了两种网络的结构和学习方法,通过Matlab对它们进行仿真对比,选择自适应的模糊神经网络作为数字印刷机系统的多元信息处理方法。在理论研究的基础上,用虚拟仪器开发软件LabVIEW对数字印刷机多元信号处理系统进行实现。利用DAQ采集卡作为系统与外部交互的I/O接口,对系统检测信号进行采集和同步。基于采集数据对LabVIEW信息融合程序进行分析,结果误差在要求范围内,达到了精确控制电机推进距离,提高印刷质量的目的。