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研究生:易修豪
研究生(外文):Xiu-Hao Yi
論文名稱:背光模組微結構智慧型參數設計
論文名稱(外文):Micro-Structure Parameter Design for Backlight Module by Using Intelligent Methods
指導教授:方俊雄方俊雄引用關係周至宏周至宏引用關係
指導教授(外文):Chun-Hsiung FangJyh-Horng Chou
學位類別:碩士
校院名稱:國立高雄應用科技大學
系所名稱:電機工程系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:101
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:67
中文關鍵詞:調適性網路模糊推論系統混合式田口基因演算法背光模組微結構擴散片
外文關鍵詞:Adaptive Network-Based Fuzzy Inference SystemHybrid Tahuchi Genetic algorithmbacklight modulemicro-structure parameterdiffusion film
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本論文運用適應性網路模糊推論系統(ANFIS),探討背光模組微結構參數設計問題,利用田口方法的實驗配置,規劃學習數據,建構預測模組,並以基因演算法找尋實驗最佳結構設計參數,最後用光學軟體驗證。本論文針對ANFIS學習模式,改變以往學習方式,利用混合式田口基因演算法,同時找尋ANFIS前件部與後件部參數,結果顯示,不僅提高了預測模組準確度,減少實驗時間,也降低成本和提高光的輝度與均齊性。
In this thesis, the adaptive network-based fuzzy inference system (ANFIS) is employed to solve the problem of backlight module micro-structural parameter design. Using the Taguchi method to set up the experiment planning and using the genetic algorithm to construct the prediction module, a better structure parameter for backlight module can be found more efficiently and easily. In our approach, the premise and consequent parameters are searched simultaneously. From the simulation, it shows that our approach has the advantage of higher accuracy, less time consuming in experiment, lower cost and better light average distribution.
目錄

摘 要 I
Abstract II
致謝 III
目錄 IV
圖目錄 VII
表目錄 IX
第一章 、緒論 1
1.1前言 1
1.2研究動機 2
1.3文獻回顧 3
1.3.1導光板與擴散片設計文獻 3
1.3.2導光板網點分佈文獻 3
1.3.3智慧型相關理論文獻 4
1.4論文架構 4
第二章、基本光學理論 5
2.1幾何光學 5
2.1.1折射定律 (Refraction) 5
2.1.2反射定律 (Reflection) 7
2.1.3漫反射 (Diffuse Reflection) 8
2.1.4臨界角與全反射 (Total Internal Reflection) 10
2.2光度學 11
2.2.1光通量 11
2.2.2發光強度 12
2.2.3照度 13
2.2.4輝度 14
第三章、背光模組簡介 16
3.1背光模組簡介 16
3.1.1側光式背光模組 17
3.1.2直下式背光模組 17
3.2光源 18
3.3反射板 20
3.4擴散片 21
3.5增亮片(稜鏡片BEF) 22
3.6導光板簡介 23
第四章、智慧型參數優化相關理論 28
4.1田口實驗設計方法 28
4.1.1直交表 29
4.2調適性網路模糊推論系統(ANFIS) 31
4.2.1 ANFIS之架構 32
4.2.2 ANFIS學習參數 34
4.3基因演算法 36
4.3.1初始染色體的產生 36
4.3.2選擇與複製 37
4.3.3交配 38
4.3.4突變 39
4.4混合式田口基因演算法 39
第五章、擴散片最佳化參數設計 42
5.1擴散片模擬設置 42
5.2 田口方法實驗配置 45
5.3調適性網路模糊推論系統(ANFIS)學習模組 47
5.4應用基因演算法設計最佳實驗組合 53
5.5應用混合式田口基因演算法學習ANFIS(HTGA-ANFIS) 56
5.6結論 60
第六章、結論與未來研究方向 62
參考文獻 63
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