本文關(guān)鍵詞：基于離散螢火蟲(chóng)算法的近紅外波長(zhǎng)優(yōu)選方法研究

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【摘要】：近紅外光譜數(shù)據(jù)量大,需要進(jìn)行壓縮,以降低建立光譜校正模型的計(jì)算復(fù)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(chóng)算法(discrete firefly algorithm)的近紅外光譜波長(zhǎng)變量篩選方法。首先采用蒙特卡羅方法剔除異常值,并應(yīng)用Kennard-Stone法進(jìn)行校正樣本的選擇。對(duì)通用螢火蟲(chóng)算法進(jìn)行離散化處理,改進(jìn)了吸引度的自適應(yīng)公式,在移動(dòng)公式中增加了牽引權(quán)重,以適應(yīng)離散化處理的影響和優(yōu)化算法,并在離散螢火蟲(chóng)算法中加入精英保留策略,加快算法的收斂速度。實(shí)驗(yàn)中找到DFA算法中的各項(xiàng)參數(shù)中的最佳值。通過(guò)離散螢火蟲(chóng)算法優(yōu)選波長(zhǎng)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(biāo)準(zhǔn)遺傳算法(genetic algorithm)優(yōu)選波長(zhǎng)方法進(jìn)行了比較。結(jié)果顯示,基于離散螢火蟲(chóng)算法的波長(zhǎng)優(yōu)選方法所建立的PLS校正模型,其校正集的相關(guān)系數(shù)(R_c~2)為0.986,RMSEC為0.409,預(yù)測(cè)集的相關(guān)系數(shù)(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(zhǎng)優(yōu)選方法。顯示了DFA在近紅外光譜數(shù)據(jù)篩選方面的優(yōu)越性。
【作者單位】： 南京工業(yè)大學(xué)電氣工程與控制科學(xué)學(xué)院;南京工業(yè)大學(xué)生物與制藥工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 離散螢火蟲(chóng)算法 近紅外光譜 波長(zhǎng)選擇 丁二酸發(fā)酵
【基金】：國(guó)家(863計(jì)劃)項(xiàng)目(2015AA021005) 江蘇省產(chǎn)學(xué)研聯(lián)合創(chuàng)新基金項(xiàng)目(BY2014005-07)資助
【分類號(hào)】：TP18;O657.33
【正文快照】： 引言近紅外光譜技術(shù)具有快速、方便、低成本以及無(wú)損的特點(diǎn),廣泛應(yīng)用于醫(yī)藥、農(nóng)業(yè)、石油化工、生物工程等多個(gè)領(lǐng)域[1-2]。在采用樣本近紅外光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行校正模型建立的過(guò)程中,為了降低模型的復(fù)雜度、提高校正模型穩(wěn)健性以及增強(qiáng)模型預(yù)測(cè)能力,需要對(duì)光譜數(shù)據(jù)進(jìn)行優(yōu)化篩選。數(shù)據(jù)

【參考文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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5 楊皓e，

本文編號(hào)：813146