| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| 1.1 LED历史 | 第9页 |
| 1.2 LED应用领域 | 第9-11页 |
| 1.2.1 照明及显示 | 第9-10页 |
| 1.2.2 可见光通信 | 第10页 |
| 1.2.3 农业照明 | 第10-11页 |
| 1.2.4 健康照明 | 第11页 |
| 1.3 LED可靠性 | 第11-19页 |
| 1.3.1 可靠性模型 | 第11-14页 |
| 1.3.2 LED失效模式 | 第14-16页 |
| 1.3.3 LED失效分析方法 | 第16-17页 |
| 1.3.4 LED可靠性测试标准 | 第17-19页 |
| 1.3.5 国内外LED可靠性研究基础 | 第19页 |
| 1.4 研究内容 | 第19-21页 |
| 第二章 LED可靠性预测实验 | 第21-32页 |
| 2.1 LED失效物理机制 | 第21-22页 |
| 2.1.1 电参数 | 第21页 |
| 2.1.2 温度 | 第21页 |
| 2.1.3 封装工艺及材料 | 第21-22页 |
| 2.1.4 环境因素 | 第22页 |
| 2.2 LED加速寿命预测方法 | 第22-25页 |
| 2.2.1 温度加速寿命测试方法 | 第23页 |
| 2.2.2 电流加速寿命测试法 | 第23-25页 |
| 2.3 神经网络寿命预测模型 | 第25-30页 |
| 2.3.1 样品封装结构 | 第25-26页 |
| 2.3.2 期望寿命 | 第26页 |
| 2.3.3 电学参数 | 第26-28页 |
| 2.3.4 光色参数 | 第28-29页 |
| 2.3.5 热学参数 | 第29-30页 |
| 2.4 本章小结 | 第30-32页 |
| 第三章 基于BP神经网络的LED可靠性分析 | 第32-41页 |
| 3.1 BP神经网络简介 | 第32-34页 |
| 3.2 BP神经网络输入层设计 | 第34页 |
| 3.3 BP神经网络隐含层设计 | 第34-36页 |
| 3.3.1 隐含层神经元数设计 | 第34-35页 |
| 3.3.2 模型训练算法选择 | 第35-36页 |
| 3.4 预测模型结果分析 | 第36-38页 |
| 3.5 输入参数权重分析 | 第38-39页 |
| 3.6 本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于FOA优化RBF神经网络的LED可靠性分析 | 第41-49页 |
| 4.1 RBF神经网络简介 | 第41-42页 |
| 4.2 果蝇优化算法 | 第42-43页 |
| 4.3 FOA-RBF神经网络结构设计 | 第43-45页 |
| 4.4 FOA-RBF模型预测结果分析 | 第45-48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-49页 |
| 总结及展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-57页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第57-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 附件 | 第59页 |