本論文旨在探討類神經網路於照明設計之最佳化研究，針對一般室內照明作為研究目標，並以學校教室為研究案例。對影響教室照明品質之輸入參數：燈具種類、燈具配置方式、燈具方向及燈具佈置間距等四項，應用類神經網路以預測三項照明指標：平均照度、統一眩光等級及配光均勻度，且評估包含耗電量之整體照明設計品質。

經由研究結果顯示，應用倒傳遞類神經網路，學習並歸納教室照明設計之輸入參數與指標間的內在映射規則，以達成預測照明指標及評估整體照明品質之目的是確實可行。

The purpose of this thesis is to study the optimization of interior lighting design by using artificial neural network. Typical classrooms are chosen to be the lighting zones for this research. The influential input variables of classroom lighting quality include: luminaire type, luminaire disposition, luminaire orientation and luminaire spacing. This study proposes a method of using neural network to predict three indicators of lighting quality: average illuminance, unified glare rating, and lighting uniformity; and to evaluate overall lighting quality design with consideration of power consumption indicator.

The results show that by applying back-propagation neural networks to learn and generalize the internal mapping rule of classroom lighting design input variables and indicators of lighting quality, it is feasible to predict lighting indicators and to evaluate lighting quality.

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