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基于果蝇算法优化径向基神经网络模型的白光发光二极管可靠性
引用本文:黄伟明,文尚胜,傅轶.基于果蝇算法优化径向基神经网络模型的白光发光二极管可靠性[J].光子学报,2016(4):30-34.
作者姓名:黄伟明  文尚胜  傅轶
作者单位:1. 华南理工大学 发光材料与器件国家重点实验室,广州,510640;2. 广东银禧科技股份有限公司,广州东莞,523000
基金项目:广东省战略性新兴产业专项(Nos.2011A081301017;2012A080304001)资助,The Strategic Emerging Industry Projects of Guangdong Province (Nos.2011A081301017
摘    要:根据白光发光二极管失效物理机制选取理想因子、结温、色坐标漂移量等参数作为输入量,利用果蝇算法自学习优化标准径向基神经网络基函数宽度,提高输出精度.研究表明,径向基神经网络模型可以成功预测白光发光二极管可靠性衰变趋势,具有较高的稳定性和鲁棒性;利用果蝇算法优化后,预测平均误差成功减少为3.1%,对未来建立以神经网络为基础的发光二极管可靠性预测模型库提供有益帮助.

关 键 词:可靠性分析  白光发光二极管  径向基神经网络  FOA算法

Study on the Reliability of White LED Using RBF Neural Network Optimization by FOA Algorithm
Abstract:
Keywords:Reliability analysis  White LED  RBF neural network  FOA algorithm
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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