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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种基于人工智能的照明设备数据分析系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN121031234B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511563192.1，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种基于人工智能的照明设备数据分析系统及方法是由王隽彦;徐智谋;杜寒威设计研发完成，并于2025-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的照明设备数据分析系统及方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的照明设备数据分析系统及方法，涉及数据处理与分析技术领域，本方法包括构建灯具初始物理结构，定义灯珠光学参数；设定探测面位置与尺寸，建立光强空间分布模型，定义光强均匀性评价函数；基于Matlab编程，通过网格化处理探测面，计算单颗灯珠对各网格的光强贡献并叠加；采用分组分行策略降低计算复杂度，通过穷举法求解最优排布方案，对比优化前后均匀性指标；使用Tracepro建立光源模型，设置光线追踪参数；对比优化前后光强与照度分布云图，量化均匀性提升效果，验证算法有效性。本发明能够有效改善现有技术中采用全穷举法时计算量过大导致难以有效应用的情况。

本发明授权一种基于人工智能的照明设备数据分析系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的照明设备数据分析方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： 步骤1、构建灯具初始物理结构，确定灯具尺寸、LED灯珠排布行列数及边缘预留空间，定义LED灯珠光学参数； 步骤2、设定探测面位置与尺寸，建立单颗LED光强空间分布模型，定义光强均匀性评价函数； 均匀性评价函数定义为探测面平均光强与最大光强的比值：U=IavgImax； 其中，Iavg表示探测面平均光强；Imax表示最大光强； 步骤3、基于Matlab编程，通过网格化处理探测面，计算单颗灯珠对各网格的光强贡献并叠加； 步骤4、采用分组分行策略降低计算复杂度，通过穷举法求解最优排布方案，对比优化前后均匀性指标； 在步骤4中，通过对比不同行列排布的均匀性差异，确定关键变量； 当灯珠排布在任意两行对于最终结果的影响小于预设阈值时： 将灯珠按波长分为K组，每组nk颗灯珠，分布在mk行；其中nk表示第k组LED灯珠的数量；mk表示第k组LED灯珠分布的行数； 将每行坐标划分为S个相邻组，每组T个坐标点，从每组中选取灯珠位置，将枚举量从CNnk降至CSnkmk；其中，CNnk表示从N列坐标中选取nk个位置的所有可能方案数；CSnkmk表示分块后从S组中选nkmk组的组合数； 对每组灯珠的坐标组合进行穷举，计算对应均匀性指标U，选取U最大的组合作为最优排布； 生成优化前后灯珠坐标分布图，对比各波长灯珠及整体均匀性指标Ui与Utotal； 步骤5、使用Tracepro建立光源模型，设置光线追踪参数；对比优化前后光强与照度分布云图，量化均匀性提升效果，验证算法有效性。

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