Designing of Realizable Luminous Intensity Distributions with Hopfield Neural Networks
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概要
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Since the Hopfield Neural Network first appeared, many applications and subsequent developments of this type of network have been carried out. The neural network has proven successful regarding such issues as the Traveling Salesman Problem. This paper focuses on the development of a lighting design system based on a property of the Hopfield Neural Network : that energy evolves toward a minimum value. Considering an environment with a given luminance distribution, we solve an inverse problem of lighting design. In other words, taking into account interreflective light, the proposed system finds a luminous intensity distribution of light sources that creates the illumination designed by the user. Initially, the system receives a luminance distribution specified by the user. The data is then processed by the first process of a Hopfield Neural Network, resulting in a sketchy luminous intensity distribution, called a "sketch lamp". The "sketch lamp" may not be available or simply may not exist in the industry. The "sketch lamp", therefore, is input in the second process. Each process uses a Hopfield neural network with different objective functions in an attempt to determine the optimal and realizable luminous intensity distribution (see Fig. 1)
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1995-03-15
著者
-
金田 和文
広島大学大学院工学研究科
-
山下 英生
広島大学 工学部
-
金田 和文
広島大学
-
山下 英生
広島大学大学院工学研究科
-
KENTARO TAKAHASHI
広島大
-
島田 政行
広島大
-
山下 英生
広島大
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