文件名称：matlab代码影响-DL-PupilModel:科学报告文章中提出的临时瞳Kong光响应模型的正式实施：“基于深度学习的瞳Kong模型可预测
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更新时间：2024-06-11 02:32:48
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matlab代码影响 代码库基于深度学习的瞳Kong模型预测时间和波长相关的光响应 该存储库提供了由达姆施塔特技术大学撰写和发表的文章“基于深度学习的瞳Kong模型预测时间和波长相关的光响应”中提出的基于深度学习的时间瞳Kong光响应模型的正式实施。 学生的光响应模型旨在使用光谱或派生的光度学量来预测瞳Kong直径（以毫米为单位）。 最新的瞳Kong模型只能以亮度为主要依存参数来计算处于平衡状态的静态直径。 最近的工作表明，这种基于L和M圆锥的瞳Kong模型具有高达1.21 mm的预测误差，这主要是由于缺少当前瞳Kong功能的时间依赖性以及缺乏对固有光敏神经节细胞的贡献的整合所致。 我们开发了光瞳模型的第一个概念，它可以预测彩色（= 450 nm，= 530 nm，= 610 nm，= 660 nm）和多色光谱（〜2000 K，〜5000）的时间瞳Kong直径长达300秒K，〜10000 K）在〜100 cd / m 2 。 将Fan＆Yao的微分方程与Watson＆Yellot模型和前馈神经网络相结合，以重建由持续光刺激引起的时间瞳Kong直径。 为此，将诸如光刺激的亮度和相应的