發(fā)布時(shí)間：2018-01-13 09:18

  本文關(guān)鍵詞：基于改進(jìn)遺傳算法的反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合LED光譜模型　出處：《激光與光電子學(xué)進(jìn)展》2017年07期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：發(fā)光二極管(LED)太陽光模擬器的設(shè)計(jì)需要對(duì)LED光譜建立精度高且穩(wěn)定性好的數(shù)學(xué)模型。針對(duì)LED光譜數(shù)學(xué)模型非線性的特點(diǎn),提出利用一種經(jīng)改進(jìn)遺傳算法(GA)優(yōu)化的反向傳播(BP)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)LED光譜模型進(jìn)行辨識(shí)。通過改進(jìn)GA的算子,提高算法收斂效果和辨識(shí)精度,利用改進(jìn)GA對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始和權(quán)值閾值進(jìn)行優(yōu)化,用于建立可靠的LED光譜模型。選取不同驅(qū)動(dòng)電流條件下的白色、紅色LED光譜進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該算法擬合的LED光譜模型與實(shí)際測(cè)量光譜分布非常接近,相比其他模型精度更高,普適性更好。
[Abstract]:The design of light-emitting diode (LED) solar simulator requires the establishment of a precise and stable mathematical model for the LED spectrum, aiming at the nonlinear characteristics of the LED spectral mathematical model. An improved genetic algorithm (GA) -optimized backpropagation BP neural network is proposed to identify the LED spectral model. By improving the GA operator, the convergence effect and identification accuracy of the algorithm are improved. The improved GA is used to optimize the initial and weight threshold of BP neural network to establish a reliable LED spectral model. The white and red LED spectra under different driving current conditions are selected for experimental verification. The experimental results show that the LED spectral model fitted by the proposed algorithm is very close to the measured spectral distribution and has higher accuracy and better universality than other models.
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)生命信息與儀器工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家重大科研儀器研制項(xiàng)目(61427808)
【分類號(hào)】：TN312.8;TP18
【正文快照】： 1引言 隨著發(fā)光二極管(LED)技術(shù)的日益發(fā)展,憑借其響應(yīng)時(shí)間短、可控性能好、產(chǎn)品類型豐富等優(yōu)點(diǎn),LED已逐步成為太陽光模擬器的主流光源[1]。在LED太陽光模擬器的設(shè)計(jì)中,需要對(duì)LED光譜分布建立等效的數(shù)學(xué)模型,在此基礎(chǔ)上才能完成多種LED合成標(biāo)準(zhǔn)太陽光譜的研究,得到滿足性能要

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本文編號(hào)：1418376