改进团队进步算法的近红外光谱波长筛选

作者：高美凤; 陶焕明

来源：光谱学与光谱分析, 2021, 41(10): 3032-3038.

• 近红外光谱
• 波长选择
• 改进的团队进步算法
• 智能组合优化
• 特征波长

针对近红外光谱波长选择问题,在团队进步算法(TPA)的基础上,提出一种改进团队进步算法(iTPA)的波长变量选择方法,将分子光谱的波段按照与其相应的理化值建模得到的评价值函数大小降序排列,顺序分为精英组、普通组和垃圾回收组。当新生波段选择学习行为时,若其产生于普通组,则需要向精英组样板的方向调节;若其产生于精英组,则需要改进其更新方向,向垃圾回收组样板的反方向调节。垃圾回收组成员的评价值不像精英组和普通组随着更新的过程一直上升,而是一直处于极低的状态,为产生于精英组的新生波段在学习时提供一个准确的更新方向,从而提升算法的全局寻优能力。通过不断的迭代更新,逐步提升整体评价值,最终选取评价值最高的波段作为筛选波段。该算法对玉米的淀粉和蛋白质含量数据集进行了实验测试,并与TPA、遗传算法(GA)、主成分分析(PCA)以及全谱方法进行了对比。实验结果表明,所提算法能够找出全谱范围内波长的最优组合,并且可以解释各含量的化学特性。玉米淀粉数据集运行的效果相比于全光谱,变量个数从700个减少到17.55个左右(50次试验求平均),模型的RMSEC从0.335 7降到0.260 9,校正集预测精度提升了22.3%,模型的RMSEP从0.391 4下降到0.334 4左右,预测集预测精度提升了14.6%;在玉米蛋白质数据集运行的效果相比于全光谱,变量个数从700个减少到19.6个左右(50次试验求平均),模型的RMSEC从0.147 4降到0.101 9,校正集预测精度提升了30.1%,模型的RMSEP从0.178 9下降到0.117 7,预测集预测精度提升了34.2%。

• 出版日期2021
• 单位江南大学