改进遗传算法优化的BP神经网络：高效LED光谱模型构建

本文主要探讨了在LED光谱模拟器设计中，如何运用改进遗传算法（Improved Genetic Algorithm, IGA）来优化反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network, BPNN）以构建精确且稳定的LED光谱模型。LED光谱因其非线性特性，传统的数学模型可能难以满足高精度和稳定性要求。因此，研究者提出了通过IAGA对BPNN的参数进行智能调整，包括初始权重和阈值，以提升模型的性能。 IAGA是一种优化算法，它继承了遗传算法的基本原理，如选择、交叉和变异等操作，但在此基础上进行了改进，以提高算法的收敛速度和识别精度。通过优化过程，IAGA能够更有效地搜索到适应度较高的解决方案，即找到最优的神经网络结构和权重设置，使LED光谱模型能够准确地模拟实际光谱分布。 实验部分选取了不同驱动电流条件下白色和红色LED光谱作为测试对象，结果显示，经过IAGA优化的BPNN模型具有很高的拟合精度，其拟合的光谱分布与实际测量值高度吻合，相较于其他模型，具有更好的通用性和准确性。这表明，该方法对于LED光谱建模具有显著的优势，为LED太阳光模拟器的设计提供了强有力的支持。 本文的核心知识点包括： 1. LED光谱非线性问题的挑战和模型建立的重要性。 2. 改进遗传算法在优化中的应用，特别是如何增强算法的性能以提高模型识别精度。 3. 反向传播神经网络在LED光谱模型中的作用及其参数优化。 4. 实验验证的结果，展示了IAGA优化BPNN模型在LED光谱模拟中的优秀性能。 这项研究对于光电子领域，特别是在LED照明和光谱模拟技术方面，具有重要的理论和实践价值。未来的研究可以进一步探索如何将这种优化方法推广到其他类型的光学器件或复杂光谱模型中，以推动光学工程领域的进步。