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龙图腾网获悉深圳市星标电子科技有限公司申请的专利一种量子点发光灯具光谱的智能调节方法和系统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：CN120512797B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202510831902.8，技术领域涉及：H05B47/105；该发明授权一种量子点发光灯具光谱的智能调节方法和系统是由李中传;张亮设计研发完成，并于2025-06-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种量子点发光灯具光谱的智能调节方法和系统在说明书摘要公布了：本发明属于智能照明技术领域，本发明公开了一种量子点发光灯具光谱的智能调节方法和系统；旨在解决现有照明系统无法满足个性化健康照明需求的问题。首先通过多维数据采集获取用户生物节律、环境光谱、使用场景、用户偏好和生理健康数据，构建特征数据集；然后进行人因光学特征提取和跨情境需求分析，建立光谱响应模型；基于该模型进行量子点材料光电特性映射和光谱合成建模，确定发光参数空间；构建光谱优化模型，综合考虑视觉舒适度、能源效率和健康影响进行多目标优化，生成动态光谱调控策略；基于实时生理反馈进行闭环验证和自适应优化，形成智能化光谱调节方案。本发明充分发挥量子点材料的光谱可调优势，实现了真正的个性化智能照明。

本发明授权一种量子点发光灯具光谱的智能调节方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种量子点发光灯具光谱的智能调节方法，其特征在于，包括： 步骤S1：对用户生物节律数据、环境光谱参数、使用场景信息、用户偏好设置和生理健康数据进行多维数据采集与预处理，得到标准化智能光谱控制特征数据集； 步骤S2：基于所述标准化智能光谱控制特征数据集进行人因光学特征提取和跨情境光谱需求分析，得到个性化光谱响应模型，包括： 对所述标准化智能光谱控制特征数据集应用主成分分析算法，得到关键光学影响因子，并基于所述关键光学影响因子构建用户视觉敏感度特征图谱，得到个性化视觉响应特征； 基于所述个性化视觉响应特征进行光谱敏感区域识别，得到关键波长范围，并进行精细化分析，得到波长敏感度分布曲线； 利用跨情境数据挖掘技术对不同场景下的光谱需求进行聚类分析，得到场景光谱需求原型，基于所述场景光谱需求原型建立情境转换光谱适应性模型，得到情境自适应光谱框架； 提取用户偏好原始数据的时间序列数据，得到用户光照偏好变化记录，并进行模式识别分析，得到用户光谱偏好规律特征； 基于所述用户光谱偏好规律特征构建时序预测神经网络，得到偏好趋势预测模型，利用所述偏好趋势预测模型生成未来光谱需求预测，得到动态光谱偏好预测结果； 将所述个性化视觉响应特征、波长敏感度分布曲线、情境自适应光谱框架和动态光谱偏好预测结果进行多层次融合建模，得到个性化光谱响应模型； 步骤S3：基于所述个性化光谱响应模型进行量子点材料光电特性映射和非线性光谱合成建模，得到可调控量子点发光参数空间，包括： 基于所述个性化光谱响应模型提取目标光谱特征需求，得到理想光谱参数集，将所述理想光谱参数集转换为量子点发光材料选择约束条件，得到材料筛选标准； 根据所述材料筛选标准对量子点材料库进行特性匹配分析，得到候选量子点材料组合，并进行光电特性表征，得到材料光电转换特性数据； 将个性化视觉响应特征与所述材料光电转换特性数据进行关联映射，得到视觉感知-材料特性对应关系，并基于所述视觉感知-材料特性对应关系建立参数化光电调控模型，得到精确光谱调控映射函数； 利用所述精确光谱调控映射函数设计多组量子点材料的协同发光方案，得到光谱合成策略，对所述光谱合成策略进行非线性光谱叠加效应建模，得到光谱混合理论模型； 基于所述光谱混合理论模型和情境自适应光谱框架，构建光谱动态调控参数空间，得到量子点发光参数域，并将所述量子点发光参数域映射为实际控制参数范围，得到可调控量子点发光参数空间； 步骤S4：基于所述可调控量子点发光参数空间，构建深度强化学习光谱优化模型，并进行多目标约束优化，得到动态光谱调控策略，包括： 将所述可调控量子点发光参数空间转换为高维光谱状态表示，得到量子点光谱状态描述符，基于所述量子点光谱状态描述符设计强化学习状态表征方法，得到参数化状态演化模型； 基于所述可调控量子点发光参数空间的物理边界，定义量子点光谱调控动作空间，得到离散化量子点控制指令集，并建立所述离散化量子点控制指令集与所述可调控量子点发光参数空间的双向映射关系，得到量子点光谱调控实现方法； 结合所述参数化状态演化模型和所述量子点光谱调控实现方法，构建量子点光谱状态-动作转换框架，得到强化学习交互模型，并基于所述强化学习交互模型设计多目标奖励函数，同时考虑视觉舒适度、能源效率和健康影响三个维度，得到量子点光谱综合评价指标； 基于所述量子点光谱综合评价指标构建强化学习价值网络，得到光谱优化目标函数，并利用所述可调控量子点发光参数空间进行光谱仿真，生成训练数据集，得到量子点光谱状态-动作样本库； 基于所述量子点光谱状态-动作样本库和所述光谱优化目标函数训练深度神经网络实现策略网络与价值网络，得到适配量子点特性的深度强化学习模型结构，在所述可调控量子点发光参数空间构建的虚拟环境中，对所述深度强化学习模型结构进行模拟测试与迭代优化，得到基础量子点光谱调控模型； 利用在线学习技术结合实时光谱反馈持续优化所述基础量子点光谱调控模型，得到自适应量子点光谱控制策略，进而形成完整的动态光谱调控策略； 步骤S5：基于所述动态光谱调控策略，对量子点发光材料进行实时电学参数精准调控和热管理补偿，得到高保真光谱输出控制框架； 步骤S6：基于所述高保真光谱输出控制框架和实时采集的用户生理反馈数据进行闭环验证和自适应优化，得到智能化量子点灯具光谱调节最终执行方案。

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