基于移动窗口-迭代遗传算法的近红外光谱波长选择方法

作     者：成飙 陈德钊 吴晓华 Cheng Biao;Chen Dezhao;Wu Xiaohua

作者机构：浙江大学化学工程与生物工程学系 浙江大学化学工程与生物工程学系 杭州310027 

出 版 物：《分析化学》 (Chinese Journal of Analytical Chemistry)

年 卷 期：2006年第34卷第S1期

页      面：123-126页

核心收录：

学科分类：081704[工学-应用化学] 07[理学] 08[工学] 0817[工学-化学工程与技术] 070302[理学-分析化学] 0703[理学-化学] 

基　　金：浙江省重点科技项目基金资助(No.2004C21SA120002) 

主　　题：近红外光谱 波长选择 移动窗口 偏最小二乘 遗传算法 

摘      要：光谱样本数据常会受到环境噪声和其它组分的干扰,应作波长选择,以提高分析精度。近红外光谱谱区宽,搜索空间过大,难以直接采用遗传算法进行波长选择。为此本研究提出先用移动窗口偏最小二乘法(MWPLS)从宽谱区中初选出信息区间,再采用改进的迭代遗传算法(IGA)从中选出最优的信息子区间。MWPLS用移动窗口沿全谱区扫描,对信息区间的定位效果好,而IGA将顾及光谱数据的连续相关特性,运行多轮GA,并以上轮选择结果平滑处理后作为先验知识支持下轮的种群初始化。由此选出的连续相邻的波长点作为自变量,进行PLS建模,既可显著地简化模型,又保留一定的数据冗余,模型的稳健性好,分析精度高。将其用于小麦水分的近红外分析,效果良好,预测性能明显优于其它方法。