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申请/专利权人：浙江大学

摘要：本发明提供了一种光源警觉性表征方法、装置及介质，方法为获取目标光源的相关色温CCT和光生物效应量化值BEL，输入预先经过参数率定的光源警觉性回归模型中，得到光源警觉性的相对表征值；所述光源警觉性回归模型形式为：fCCT’,BEL＝a1+a2CCT’+a3BEL+a4CCT’2+a5BEL2+a6CCT’×BEL；其中，CCT’＝CCT10000，a1～a6均为率定后的模型参数。本发明适用于比较不同照明光源，综合考虑光源的相关色温和光生物效应的量化值，基于选择的照明光源影响人体警觉性的程度提供计算依据。

主权项：1.一种光源警觉性表征方法，其特征在于，获取目标光源的相关色温CCT和光生物效应量化值BEL，输入预先经过参数率定的光源警觉性回归模型中，得到光源警觉性的相对表征值；所述光生物效应量化值为黑视素辐照度Emel，单位为Wm2，对应的光源警觉性回归模型为：fCCT’,Emel’＝a1+a2CCT’+a3Emel’+a4CCT’2+a5Emel’2+a6CCT’×Emel’，其中，CCT’＝CCT10000，a1～a6均为率定后的模型参数，Emel’＝Emel1280；所述参数率定的方法如下：S1：以相关色温和光生物效应量化值为主，以照度值、显色指数和色偏差值为辅，根据五个参数的不同数值组合，得到N种不同的光源；相关色温的取值范围为2900～6500K，照度值为490～520lx，显色指数为高于75，色偏差值为-0.01～0.15；S2：在所述N种不同的光源下，得到被试者与情绪、警觉性和眼疲劳相关的M组变化量数据集，每组变化量数据集有N个数据；S3：对每组所述变化量数据集进行最大值归一化处理，以使所有数据均处于同一量级；S4：根据光源警觉性回归模型，利用量子粒子群算法，以所有数据的平均均方根误差的最小值为目标，对光源警觉性回归模型进行参数优化；所述S2中，当被试者在全黑环境下适应后，将其转移至待测试的一个光源下，并立即对其进行与情绪、警觉性和眼疲劳相关的M组测试，得到M组第一数据集，每组第一数据集中有N个数据；当被试者在该光源下一段时间后，再对其进行与情绪、警觉性和眼疲劳相关的测试，得到M组第二数据集，每组第二数据集中有N个数据；将相同测试、相同光源下的第二数据集中的数据减去第一数据集中对应的数据，得到M组变化量数据集，每组变化量数据集有N个数据Vi，i∈[1,N]。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 浙江大学 一种光源警觉性表征方法、装置及介质