本論文旨在探討人工智慧應用於燈具與室內照明設計，以求得較佳符合人體視覺需求之照明光環境，研究以台灣科技大學國際大樓（International Building）教室作為參考案例研究對象。利用照明設計軟體DIALux建立教室環境，使用光學模擬軟體Trace Pro設計燈具模型，針對其遮光角度加以變化；爾後置入燈具模擬輸出光環境之四項照明指標：平均照度、統一眩光等級、配光均勻度與單位用電密度，經由綜合評估後，作為往後設計燈具之參考依據。

本研究應用倒傳遞類神經網路學習輸入（教室尺寸、種類與燈具種類、配置及光度值）和輸出參數（照明指標）之間的「內在規則」，用以提供事先預測照明品質的功能，快速判別各式燈具於特定教室中之適用度；並使用傅利葉描述器用以搜尋配光範圍相似之燈具，以供作為較佳之燈具範本，並可據以修正為完全符合設計所需求配光曲線之照明效果。結合上述兩項理論之照明系統，往後於照明規劃初期即可以配光曲線作為主要設計參數，進而達成最佳化之照明設計。

The purpose of this thesis is to study the application of artificial intelligent for luminaries and interior lighting design. The classrooms of International Building in NTUST are chosen to be the typical lighting zones of the research. At first, the optical simulation software “Trace Pro” is applied to design the model of luminaries for different shielding angle. Moreover, the lighting design software “DIALux” is applied to simulate the classroom environment, and all luminaries were equiped to simulate and find the four lighting index: average illumination, unified glare rating, uniformity, unit lighting power density. Results obtained from the study can be employed in the luminary designs in the future.

In this study, back-propagation neural networks is applied to learn the “internal rule” of input data（such as the size and type of classroom, arrangement and candela distribution of luminary）and output data（lighting index）parameters. The rules can be used to predict the lighting quality and to quickly estimate whether the luminary is suitable for specific classroom. Besides, the Fourier descriptor is applied to search the luminaries which have more similar candela distribution which were determined by lighting design engineers in lighting planning. Finally, by employing the two techniques described above in the lighting design process, the lighting quality can be optimized

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