本文關鍵詞：基于離散螢火蟲算法的近紅外波長優(yōu)選方法研究

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【摘要】：近紅外光譜數據量大,需要進行壓縮,以降低建立光譜校正模型的計算復雜度,提高模型精度和穩(wěn)健性。為此,提出了一種基于離散螢火蟲算法(discrete firefly algorithm)的近紅外光譜波長變量篩選方法。首先采用蒙特卡羅方法剔除異常值,并應用Kennard-Stone法進行校正樣本的選擇。對通用螢火蟲算法進行離散化處理,改進了吸引度的自適應公式,在移動公式中增加了牽引權重,以適應離散化處理的影響和優(yōu)化算法,并在離散螢火蟲算法中加入精英保留策略,加快算法的收斂速度。實驗中找到DFA算法中的各項參數中的最佳值。通過離散螢火蟲算法優(yōu)選波長變量,建立發(fā)酵液中丁二酸含量的近紅外光譜偏最小二乘回歸(partial least squares regression)校正模型。與標準遺傳算法(genetic algorithm)優(yōu)選波長方法進行了比較。結果顯示,基于離散螢火蟲算法的波長優(yōu)選方法所建立的PLS校正模型,其校正集的相關系數(R_c~2)為0.986,RMSEC為0.409,預測集的相關系數(R_p~2)為0.969,RMSEP為0.458,模型穩(wěn)健性和精度都要優(yōu)于全光譜建模以及遺傳算法波長優(yōu)選方法。顯示了DFA在近紅外光譜數據篩選方面的優(yōu)越性。
【作者單位】： 南京工業(yè)大學電氣工程與控制科學學院;南京工業(yè)大學生物與制藥工程學院;
【關鍵詞】： 離散螢火蟲算法 近紅外光譜 波長選擇 丁二酸發(fā)酵
【基金】：國家(863計劃)項目(2015AA021005) 江蘇省產學研聯合創(chuàng)新基金項目(BY2014005-07)資助
【分類號】：TP18;O657.33
【正文快照】： 引言近紅外光譜技術具有快速、方便、低成本以及無損的特點,廣泛應用于醫(yī)藥、農業(yè)、石油化工、生物工程等多個領域[1-2]。在采用樣本近紅外光譜數據進行校正模型建立的過程中,為了降低模型的復雜度、提高校正模型穩(wěn)健性以及增強模型預測能力,需要對光譜數據進行優(yōu)化篩選。數據

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本文編號：813146