研究目的
利用机器学习方法研究全光谱白光发光二极管（LED）的光谱功率分布（SPD）动态预测。
研究成果
所提出的方法结合了SPD分解与基于人工神经网络的机器学习，在各种工作条件下实现了对全光谱白光LED的高度精确动态SPD预测，其中BP神经网络和GA-BP神经网络均显示出较低的预测误差。
研究不足
该研究的局限性在于所使用的特定全光谱白光LED封装以及测试的电学和热学条件范围。该方法对其他类型LED或更广泛条件的适用性需要进一步验证。
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机器学习辅助预测全光谱白光发光二极管的光谱功率分布
DOI：10.1109/JPHOT.2019.2962818
期刊：IEEE Photonics Journal
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
全光谱白光发光二极管（LED）通过混合多个LED芯片与荧光粉发出的所有光线，产生具有宽波长范围的光。因此，它在健康照明、高分辨率显示以及具有接近自然光的高显色指数和更高色彩保真指数的植物照明方面具有巨大应用潜力。光源的光谱功率分布（SPD）代表其光品质，在使用条件下运行时，总会受到复杂电负载和热负载的动态影响。因此，对全光谱白光LED的SPD进行动态预测已成为高品质照明设计与应用中一个热门但具有挑战性的研究课题。本文提出一种结合SPD分解方法与基于人工神经网络（ANN）的机器学习方法的全光谱白光LED动态SPD预测方法。首先，通过采用高斯模型进行多峰拟合，将电热负载矩阵驱动下的全光谱白光LED连续SPD离散化，获取相关的光谱特征参数。然后，提出反向传播（BP）和遗传算法-反向传播（GA-BP）神经网络，用于预测任意使用条件下工作的LED的光谱特征参数。最后，利用动态预测的光谱特征参数重建SPD。结果表明：（1）通过高斯模型拟合获得的光谱特征参数能够表征全光谱白光LED中多个芯片与荧光粉发出的光线；（2）BP神经网络和GA-BP神经网络的预测误差均能控制在较低水平，即本方法能在不同工作模式条件下实现对全光谱白光LED的高精度SPD动态预测。
作者：
Jiajie Fan，Yutong Li，Irena Fryc，Cheng Qian，Xuejun Fan，Guoqi Zhang
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