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J-GLOBAL ID：201702213195772697   整理番号：17A0160651

LEDインテリジェント光源のためのEPCQモデルの構築方法に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on the Development of Light Blending Model for Smart LED Lighting

著者 (6件)： Liu Qiang (School of Printing and Packaging,Wuhan University, State Key Laboratory of Pulp and Paper Engineering) ,  Wan Xiaoxia (School of Printing and Packaging,Wuhan University) ,  Li Junfeng (School of Printing and Packaging,Wuhan University) ,  Liang Jinxing (School of Printing and Packaging,Wuhan University) ,  Li Bihui (School of Printing and Packaging,Wuhan University) ,  Wang Qi (School of Printing and Packaging,Wuhan University)
資料名： Guangpuxue yu Guangpu Fenxi  (Guangpuxue yu Guangpu Fenxi)
巻： 36  号： 10  ページ： 3138-3143  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2093A  ISSN： 1000-0593  CODEN： GYGFED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： LEDインテリジェント光源は色光可調の特徴を持ち、その内蔵処理システムは無線データ伝送などの技術を通じて、発光方式を調整でき、光色と発光強度を制御し、さらに照明光源の動的調節を実現できるため、特に博物館の展陳、家庭照明などの知能化照明の設計に適している。現段階では、LED光源のスマートカード技術はまだ普及していないため、現在、ほとんどの商用LEDインテリジェント光源はEPCQの制御において、設備メーカーが設定した数種類の固定モードに限られ、インテリジェントLED光源色光可調の技術メリットを十分に発揮することができない。この問題を解決するために,本論文は,BPニューラルネットワークと効果的集合に基づくLEDインテリジェント光源のための新しい方法を提案して,それによって,LED光源の制御信号と対応する光の輝度分布の間の双方向の高精度マッピングを実現した。本論文では,最初に,BPニューラルネットワークに基づくLEDのためのEPCQ予測法を提案し,そして,LED光源によって駆動される実際の発光スペクトルの輝度分布の正確な予測を実現した。これらの結果に基づき,効率的方法を用いて,光源の実際の発光スペクトルの輝度分布を,LEDインテリジェント光源の駆動値に逆方向に高精度に予測することができた。実験結果により,提案方法の全体的モデリング誤差は,人間の視覚的分解能閾値(CIEUCS DUV)よりも有意に小さく,そして,それは,理想的モデリング効果を達成することができた。この方法の提案は,現在のLEDインテリジェント光源の製造と既存の商用LEDインテリジェント光源の二次開発と最適化のための有効な理論と方法を提供する。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 発光 ,  最適化 ,  博物館 ,  モデリング ,  *光源 ,  予測技法 ,  分解能 ,  制御信号 ,  照明
準シソーラス用語： 高精度 ,  輝度分布 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  LED光源 ,  発光強度 ,  データ伝送 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： LED smart lighting ,  Light blending ,  Forward model ,  Backward model

分類 (2件)： 光源,照明器具  (NB12020F) ,  発光素子  (NC03082G)

タイトルに関連する用語 (4件)： LED ,  モデル ,  構築 ,  研究