采用RBF神经网络与光谱参数的LED结温预测

• 作者: 张美凤 郭杰 饶丰 马军山
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 结温预测 径向基函数 神经网络 光谱分析
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 53-56
• 页数: 4页
• 分类号: TP302
• 字数: 3573字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.182025

摘要

为快速 、准确地预测大功率LED的PN结温度,提高其发光效率 、延长使用寿命,在分析LED光谱法测量结温的基础上,搭建实验平台,采集不同电流 、不同结温下的双光谱参数,利用回归逼近方式分析结温与光谱参数的关系,并基于RBF神经网络理论建立LED结温预测模型.实验验证发现,与正向电压法相比,该方法仅存在3℃ 的预测误差,且无需考虑半导体内部复杂结构,可以快速 、简单 、准确地预测LED结温.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马军山	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	81	363	10.0	15.0
2	张美凤	常州工学院电气与光电工程学院	47	145	6.0	10.0
3	郭杰	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	28	37	3.0	4.0
5	饶丰	常州工学院电气与光电工程学院	29	71	4.0	7.0