【技术实现步骤摘要】
紫外发光二极管性能退化预测模型构建及寿命预测方法
本专利技术涉及紫外发光二极管寿命预测
，特别涉及紫外发光二极管性能退化预测模型构建及寿命预测方法。
技术介绍
紫外LED是LED领域内的一个重要分支。近年来，紫外LED因工作寿命更长、功耗更低、无汞污染、适应性广等优势，正逐步取代传统的紫外汞灯成为主要的紫外光源。据预测近紫外LED市场将于2021年达到3.57亿美元，而深紫外LED市场将从2015年的700万美元强劲增长到2021年的6.1亿美元。在2019年底爆发的新冠肺炎疫情严重的影响着中国人民以及世界人民的生产生活安全，是人类在卫生安全领域上所经历的最严峻的挑战之一，而根据国家卫健委发布的《新型冠状肺炎感染的肺炎诊疗方案》，其中明确指出了新型冠状病毒对紫外线敏感。而不同于高温处理、酒精擦拭等灭活病毒的方式，紫外线可以进行无接触杀菌消毒，这使得紫外线能够在非高温且不能用大量酒精擦拭的场所中进行广泛的应用，因此紫外LED将在未来的杀菌消毒领域发挥更大的作用。尽管紫外LED正处于飞快发展的阶段，但是行业...
【技术保护点】
1.一种紫外发光二极管性能退化预测模型构建方法，其特征在于：包括以下步骤，/n获取原始时间序列测试数据，所述原始时间序列测试数据为按照时间顺序采集的紫外发光二极管的老化试验中多个时间点的测试指标，所述测试指标为所述紫外发光二极管性能随时间发生退化的指标；/n根据所述原始时间序列测试数据训练基于循环神经网络改进的长短期记忆网络，得到所述紫外发光二极管性能退化预测模型；/n其中，所述基于循环神经网络改进的长短期记忆网络的输入为所述原始时间序列测试数据中多个连续时间点测试指标，所述基于循环神经网络改进的长短期记忆网络的输出为所述原始时间序列测试数据中与所述多个连续时间点相邻的后一...
【技术特征摘要】
1.一种紫外发光二极管性能退化预测模型构建方法，其特征在于：包括以下步骤，
获取原始时间序列测试数据，所述原始时间序列测试数据为按照时间顺序采集的紫外发光二极管的老化试验中多个时间点的测试指标，所述测试指标为所述紫外发光二极管性能随时间发生退化的指标；
根据所述原始时间序列测试数据训练基于循环神经网络改进的长短期记忆网络，得到所述紫外发光二极管性能退化预测模型；
其中，所述基于循环神经网络改进的长短期记忆网络的输入为所述原始时间序列测试数据中多个连续时间点测试指标，所述基于循环神经网络改进的长短期记忆网络的输出为所述原始时间序列测试数据中与所述多个连续时间点相邻的后一时间点的测试指标。
2.根据权利要求1所述的紫外发光二极管性能退化预测模型构建方法，其特征在于：所述基于循环神经网络改进的长短期记忆网络包括，
输入层，所述输入层用于获取当前时间点测试指标xt；
隐含层，所述隐含层用于根据所述当前时间点测试指标xt、前一时间点短期记忆ht-1和前一时间点长期记忆ct-1得到当前时间点短期记忆ht和当前时间点长期记忆ct；
输出层，所述输出层用于将所述当前时间点短期记忆ht作为当前时间点输出yt进行输出，所述当前时间点输出yt即为所述后一时间点测试指标xt+1；
其中，所述隐含层包括多个隐含模块，所述每个隐含模块均包括四个互相交互的全连接层，所述四个互相交互的全连接层分别为，
gt层，所述gt层用于对所述当前时间点测试指标xt和所述前一时间点短期记忆ht-1进行分析；
遗忘门，所述遗忘门由ft控制，所述遗忘门用于控制是否丢弃所述前一时间点长期记忆ct-1中的部分内容；
输入门，所述输入门由it控制，所述输入门用于筛选所述gt层的分析结果，并将筛选结果与所述遗忘门的遗忘结果进行合并，形成当前时间点长期记忆ct；
以及输出门，所述输出门由ot控制，所述输出门用于控制是否读取和输出所述当前时间点长期记忆ct中的部分内容。
3.根据权利要求2所述的紫外发光二极管性能退化预测模型构建方法，其特征在于：所述基于循环神经网络改进的长短期记忆网络的预测模型通过以下公式实现：
其中，σ和tanh分别对应神经网络中sigmod和tanh非线性激活函数；W对应权重系数矩阵，所述四个全连接层关于所述当前时间点测试指标xt的权重矩阵为{Wxi,Wxf,Wxo,Wxg}，所述四个全连接层关于所述前一时间点短期记忆ht-1的权重矩阵为{Whi,Whf,Who,Whg}。
4.根据权利要求3所述的紫外发光二极管性能退化预测模型构建方法，其特征在于：所述得到紫外发光二极管性能退化预测模型之后还包...
【专利技术属性】
技术研发人员：樊嘉杰，经周，刘杰，刘盼，张国旗，
申请(专利权)人：复旦大学，
类型：发明
国别省市：上海;31
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