一种基于深度学习的混合光LED光学特性预测方法

本发明公开了一种基于深度学习的混合光LED光学特性预测方法，涉及光电子技术与人工智能交叉技术领域，包括通过白红LED配置设备调节光谱输出，并采集时间相关的光学和色度测量数据，再根据光谱功率分布模型，构建白红LED配置设备的光谱功率分布，得到光谱功率分布测量值的稳健数据集；基于光谱功率分布测量值的稳健数据集，训练深度学习算法，预测得到白红LED配置设备的光谱功率分布及光学、色度参数。因此，采用一种基于深度学习的混合光LED光学特性预测方法，能够构建一种光谱功率分布测量值的稳健数据集，实现深度学习算法预测光学及色度参数，为优化LED光谱性能提供参考依据。