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摘 要:一种基于神经网络的光环境智能控制方法,包括如下步骤:步骤1:原始样本数据的采集;步骤2:样本预处理,过程如下:2.1数据变换;2.2数据清洗;步骤3:BP神经网络的设计:设计BP神经网络初步结构模型,用步骤2所得的样本数据训练并测试调整神经网络模型;步骤4:光环境优化:在根据神经网络模型得到评价函数之后,建立优化模型,求出在当前环境中,为达到最良好的光环境,各指标应达到的数值,建立优化模型目标函数如下:max F=α1P1+α2P2+......+αnPn接着根据不同环境对各指标要求不同建立相应的约束条件,从而得出最优解,将得到的最优值下各指标的数据,带入系统,实现自适应调控优化光环境。本发明有效避免主观因素的影响、自适应调节。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810476933.6 | 专利名称: | 一种基于神经网络的光环境智能控制方法 |
申请日: | 2018-05-18 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下城区潮王路18号浙江工业大学 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | H05B37/02搜分类 网络 网络传输搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |