基于机器学习的智能照明系统自适应调节策略研究

智能照明系统的动态调节需兼顾节能效益与用户体验，传统控制策略因环境感知维度单一与用户行为建模不足难以实现精准适配。文章提出基于机器学习的自适应调节方法，构建融合多模态数据采集、用户行为识别与强化学习决策的系统架构。通过多光谱传感器与视觉模块的协同感知，建立光照强度、用户位置及活动特征的联合表征模型。实验表明，该系统在保证视觉舒适度的前提下，显著降低能耗并提升环境适应性。