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基于RBF神经网络与遗传算法的快速照度检测系统

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传统的照度测量应用国家标准中的网格法，存在检验手段单一、费时费力、无法实时监测等缺点。本文提出一种快速照度测试系统，该系统通过无线传感器获得待测平面部分点照度信息，然后根据RBF神经网络插值算法计算出待测平面的全局照度分布，并通过可视化界面直观地反映待测平面的照度信息，从而大大地提高了照度测试的效率。此外，本文还利用遗传算法解决了传感器的最优排布问题，以便在保证测量误差的前提下使用最少数量的传感器。实验结果表明该测量系统较传统方法在测量结果准确性、测量便捷性以及测量结果可视化方面都有很大的提高。

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来源
《上海照明科技及应用趋势论坛》|2012年|199-207|共9页
会议地点上海
作者
高源; 林燕丹; 童立青; 孙耀杰;
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作者单位

上海市照明学会;

上海照明电器行业协会;

复旦大学电光源研究所;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TU113.21;
关键词
照度信息测量; 快速照度检测系统; 神经网络; 遗传算法;

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