糖尿病是難以治愈的疾病之一,并會伴有多種并發(fā)癥。血糖（葡萄糖）的檢測有助于患者病情的控制和治療,但傳統(tǒng)的血糖檢測需要采集血液樣本,給生活帶來很多不便。近紅外光譜是一種快速無損檢測技術,其在血糖檢測領域受到越來越多的關注。然而近紅外光譜中往往存在著大量無信息波長甚至是噪聲波長,會干擾到血糖濃度的測量并增加建模的計算量,因此選擇葡萄糖特定吸收的波長可以有效濾除噪聲干擾并減少建模計算量。波長優(yōu)選是近紅外光譜分析中一個關鍵的環(huán)節(jié),眾多學者提出的算法已達幾十種。本文結合近紅外光譜的原理和特點,搭建實驗平臺,獲取了20組不同濃度葡萄糖溶液樣本的近紅外光譜。通過對比溶液中葡萄糖濃度和相應光譜的變化,尋找針對葡萄糖變化的波段（特征波長）。通過探討研究現(xiàn)有波長選取方法,在Anaconda中Spyder軟件開發(fā)環(huán)境下,用Python語言實現(xiàn)了主成分分析法、移動窗口偏最小二乘法和遺傳算法的程序,對所采集的樣本光譜進行特征波長的搜索,并用搜索后的波長進行建模和評估。上述三種方法得到的結果都要優(yōu)于全譜建模的結果,表明對波長進行優(yōu)選可以提高建模質量。本文在簡單遺傳算法的基礎上,提出了一種改進的波長優(yōu)選算法。采用淘... 

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究目的及意義
    1.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究內容及結構
        1.3.1 研究內容
        1.3.2 論文結構
第2章 光譜分析相關理論與實驗平臺搭建
    2.1 近紅外光特點
    2.2 近紅外光譜形成原因
    2.3 葡萄糖溶液的近紅外光譜采集
        2.3.1 不同濃度葡萄糖溶液樣品的制備
        2.3.2 近紅外光譜檢測系統(tǒng)的實現(xiàn)
        2.3.3 光譜數(shù)據(jù)的采集
    2.4 本文光譜數(shù)據(jù)的處理流程
        2.4.1 近紅外模型建立過程
        2.4.2 近紅外建模原理
        2.4.3 近紅外模型評價指標
    2.5 本章小結
第3章 幾種光譜數(shù)據(jù)處理方法對比研究
    3.1 光譜數(shù)據(jù)處理概述
    3.2 光譜數(shù)據(jù)預處理
        3.2.1 異常樣本剔除相關理論
        3.2.2 異常樣本剔除實現(xiàn)方法
        3.2.3 光譜去噪方法相關理論
        3.2.4 光譜去噪的實現(xiàn)
        3.2.5 光譜去噪效果對比分析
    3.3 基于主成分分析法的波長選取
        3.3.1 主成分分析法原理
        3.3.2 主成分分析法的實現(xiàn)
    3.4 基于移動窗口偏最小二乘法的波長選取
        3.4.1 移動窗口偏最小二乘法原理
        3.4.2 移動窗口偏最小二乘法的實現(xiàn)
    3.5 基于遺傳算法的波長選取
        3.5.1 遺傳算法原理
        3.5.2 遺傳算法在波長優(yōu)選中的過程
        3.5.3 遺傳算法的實現(xiàn)
    3.6 各波長選取算法之間的對比
    3.7 本章小結
第4章 遺傳算法的優(yōu)化
    4.1 遺傳算法局部設置及調整
    4.2 引入淘汰和優(yōu)選兩種搜索方向
    4.3 多種群協(xié)同搜索
    4.4 改進遺傳算法的光譜數(shù)據(jù)處理
    4.5 本章小結
結論
參考文獻
致謝



本文編號：3720586