一种基于遗传算法优化DNN神经网络的荧光粉LED出光效果预测方法

一种基于遗传算法优化DNN神经网络的荧光粉LED出光效果预测方法，属于发光二极管技术领域，包括以下步骤：首先，建立荧光粉层的仿真模型，采集并构建数据集；其次，构建DNN神经网络模型；第三，利用遗传算法对DNN网络的超参数进行优化；第四，完成模型迭代优化；最后，使用优化后的DNN网络对荧光粉LED的出光效果进行预测。本发明实现任意种类荧光粉LED出光效果预测，并且相对平均误差较低，解决了荧光粉LED设计过程中效率低、成本高、普适性差等问题，为荧光粉LED出光效果预测提供了一种新的思路，具有较大的实用价值。