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基于改进鲸鱼优化算法的近红外光谱波长变量选择方法及其应用

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分析测试学报 2023年第1期42卷 37-44页

作者：王仲雨高美凤江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室物联网工程学院江苏无锡214122

该文在群体智能的鲸鱼优化算法(WOA)基础上,提出了一种改进的鲸鱼优化算法(iWOA)用于近红外光谱波长的选择。首先引入混沌策略初始化种群,避免算法过早陷入局部最优;其次引入一种非线性时变Sigmoid传递函数和贪心算法思想,提升算法探优... 详细信息

该文在群体智能的鲸鱼优化算法(WOA)基础上,提出了一种改进的鲸鱼优化算法(iWOA)用于近红外光谱波长的选择。首先引入混沌策略初始化种群,避免算法过早陷入局部最优;其次引入一种非线性时变Sigmoid传递函数和贪心算法思想,提升算法探优能力,使得模型获得更好的预测精度。为验证算法的有效性,以玉米脂肪、蛋白质、淀粉、水4个指标的近红外光谱数据进行偏最小二乘(PLS)建模分析,并与其他算法进行对比。结果表明,iWOA算法能在最短时间内,有效地筛选出波长变量,降低模型的复杂度,提升模型的预测精度。在玉米脂肪、蛋白质、淀粉、水含量的预测上,与全光谱相比,模型的预测集均方根误差(RMSEP)分别从0.0772、0.1224、0.3344、0.0595降至0.0332、0.0507、0.1392、0.0044,预测精度分别提升了57.0%、58.6%、58.3%、92.6%;算法选出的波长数目分别为:84、69、87、66。

关键词：近红外光谱波长选择改进鲸鱼优化算法传递函数贪心算法思想

波长选择算法在近红外光谱法中药有效成分测量中的应用

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光谱学与光谱分析 2006年第9期26卷 1618-1620页

作者：谷筱玉徐可欣汪曣天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室天津300072

建立基于仪器分析方法的质量标准是中药进入国际市场的必要条件。近红外光谱技术以其能够反映样品的多种信息、易于在线应用的优势,应用于中成药生产的在线质量监控,可以提高中成药的质量控制标准,加快中药现代化的进程。但在近红外光... 详细信息

建立基于仪器分析方法的质量标准是中药进入国际市场的必要条件。近红外光谱技术以其能够反映样品的多种信息、易于在线应用的优势,应用于中成药生产的在线质量监控,可以提高中成药的质量控制标准,加快中药现代化的进程。但在近红外光谱检测中存在着各成分谱图重叠严重,光谱信息冗余,特征吸收区域不明显的问题,需要对采集到的波长进行优选,以达到提高模型预测精度和简化模型的目的。从近红外光谱方法测量中药有效成分的基础研究入手,以冰片含量的检测为例,尝试采用遗传算法与模拟退火算法结合的模拟退火遗传算法及物理意义相对明确的多链逐步选择法对校正模型的波长进行优选。结果表明,波长选择的方法可以使模型采用的波长数减少的同时提高预测精度,波长选择最多可将波长数减少84%,预测精度提高47.6%。

关键词：近红外光谱波长选择模拟退火遗传算法多链逐步选择法

一种基于变量稳定性与集群分析相结合的近红外波长的选择方法

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红外与毫米波学报 2020年第3期39卷 318-323页

作者：张峰汤晓君仝昂鑫王斌王经纬西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室陕西西安710049

为了提高分析模型的效率与性能,提出了一种基于变量稳定性与集群分析相结合(VSPA)的波长选择方法。该算法将变量分为样本空间与变量空间,在样本空间里计算变量的稳定性,根据稳定性值,利用加权自举采样技术将变量划分为有用变量与无用变... 详细信息

为了提高分析模型的效率与性能,提出了一种基于变量稳定性与集群分析相结合(VSPA)的波长选择方法。该算法将变量分为样本空间与变量空间,在样本空间里计算变量的稳定性,根据稳定性值,利用加权自举采样技术将变量划分为有用变量与无用变量;在变量空间中,统计每个变量出现的频率,利用指数衰减函数在无用变量中去掉变量频率较低的变量。将算法应用在近红外光谱玉米数据集中来预测玉米中淀粉的含量,其预测集均方根(RMSEP)与相关系数(R_p)分别为0.0409和0.9974,筛选后的特征变量仅为原始光谱数据的2.7%,说明提出的变量选择方法能够提高模型的运算效率与预测能力,是一种有效的变量选择方法。

关键词：波长选择加权自举采样近红外光谱偏最小二乘

一种基于变量稳定性和可信度的紫外-可见特征波长选择方法

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光谱学与光谱分析 2019年第11期39卷 3438-3445页

作者：孙涛阳春华朱红求李勇刚陈俊名中南大学自动化学院

针对多组分金属离子混合溶液的紫外-可见吸收光谱(UV-Vis)重叠严重、难以分离的问题,提出了一种基于稳定性和可信度偏最小二乘法(SCPLS)的特征波长选择方法。在SCPLS中,引入指数衰减函数(EDF)以迭代的方式对波长变量进行选择。在每次迭... 详细信息

针对多组分金属离子混合溶液的紫外-可见吸收光谱(UV-Vis)重叠严重、难以分离的问题,提出了一种基于稳定性和可信度偏最小二乘法(SCPLS)的特征波长选择方法。在SCPLS中,引入指数衰减函数(EDF)以迭代的方式对波长变量进行选择。在每次迭代中对蒙特卡罗采样所得到的数据集建模,计算各波长变量的稳定性和可信度指标,并通过EDF选择具有较高稳定性和可信度的变量,选择的变量作为新的变量集进入下一次变量选择迭代。迭代全部完成后,计算每一次迭代所选的变量集建模的交叉验证均方根误差(RMSECV),选择RMSECV最小的变量集作为波长变量选择的结果。利用Zn(Ⅱ),Cu(Ⅱ)和Co(Ⅱ)混合溶液的紫外-可见光谱数据集和Zn(Ⅱ)和Co(Ⅱ)混合溶液的紫外-可见光谱数据集对所提方法性能进行了验证,并与全波段偏最小二乘、移动窗口偏最小二乘法(MWPLS)、蒙特卡罗无信息变量消除方法(MCUVE)、竞争性自适应加权算法(CARS)和稳定性竞争自适应加权算法(SCARS)进行了比较分析。结果表明:该方法不仅能降低波长选择的复杂度,还能在保证波长选择过程稳定的情况下,选出对模型重要的波长变量,较之其他方法所提出的方法选取的变量建立的模型RMSECV最小,对于Zn(Ⅱ),Cu(Ⅱ)和Co(Ⅱ)数据集,使用SCPLS方法得到的Zn(Ⅱ),Cu(Ⅱ)和Co(Ⅱ)的RMSECV值分别比全光谱PLS下降60.5%,40.2%和31.8%,与SCARS相比分别下降29.8%,26.1%和0.8%,Zn(Ⅱ),Cu(Ⅱ)和Co(Ⅱ)平均相对误差分别为2.14%,1.25%和0.74%,其中Zn(Ⅱ)的最大相对误差为4.67%,Cu(Ⅱ)的最大相对误差为3.99%,Co(Ⅱ)的最大相对误差为3.12%;对于Zn(Ⅱ)和Co(Ⅱ)数据集,使用SCPLS方法得到的Zn(Ⅱ)和Co(Ⅱ)的RMSECV值分别比全光谱PLS下降39.4%和24.9%,与SCARS相比分别下降35.3%和13.3%,Zn(Ⅱ)和Co(Ⅱ)平均相对误差分别为1.23%,1.10%,其中Zn(Ⅱ)的最大相对误差为4.45%,Co(Ⅱ)的最大相对误差为4.57%,有效提高光谱建模精度。

关键词：波长选择稳定性可信度紫外-可见光谱

波长选择SCARS和偏最小二乘法建立香菇中多糖含量预测的近红外光谱模型

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天然产物研究与开发 2017年第1期29卷 125-128,57页

作者：丁泊洋陈万超张飞宇刘平陶鑫范长春杜一平华东理工大学上海市功能材料重点实验室化学与分子工程学院上海200237 江苏扬农化工集团扬州225009

为实现香菇多糖含量的快速测定,利用近红外光谱漫反射技术采集了60个香菇粉末样本在12000~3800 cm-1范围内的光谱数据,利用紫外可见光谱法测定了香菇粉末样品的多糖含量。采用多种化学计量学方法,剔除掉四个异常样本后,考察了不同的光... 详细信息

为实现香菇多糖含量的快速测定,利用近红外光谱漫反射技术采集了60个香菇粉末样本在12000~3800 cm-1范围内的光谱数据,利用紫外可见光谱法测定了香菇粉末样品的多糖含量。采用多种化学计量学方法,剔除掉四个异常样本后,考察了不同的光谱预处理方法以及波长选择对模型的影响,用留一交互检验法建立了偏最小二乘(PLS)模型,并用所建立的校正模型对独立预测集样本进行了预测。结果表明,当采用二阶导数及变量稳定性的竞争自适应加权抽样法(SCARS)选择的波长对光谱进行处理时,所建立的模型预测效果最佳,在隐变量数为10时,模型相关系数为0.9906,校正均方根误差(RMSEC)为0.0523 g/100 g,预测相关系数Rp=0.9781,预测均方根误差(RMSEP)=0.0577 g/100 g,该模型具有较好的预测能力,可用于香菇多糖含量的近红外光谱快速检测。

关键词：香菇多糖近红外光谱偏最小二乘波长选择

基于迭代保留信息变量和连续投影的近红外光谱波长选择方法

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分析化学 2021年第8期49卷 1402-1409页

作者：程介虹陈争光黑龙江八一农垦大学电气与信息学院

连续投影算法(SPA)作为一种波长选择算法,用于近红外光谱的定量分析中以简化模型复杂度,提高模型预测精度。由SPA算法的原理可知,SPA算法只能保证相邻两次投影所选择的两个波长之间具有较低的冗余性,但不保证所选变量一定是有效变量,即... 详细信息

连续投影算法(SPA)作为一种波长选择算法,用于近红外光谱的定量分析中以简化模型复杂度,提高模型预测精度。由SPA算法的原理可知,SPA算法只能保证相邻两次投影所选择的两个波长之间具有较低的冗余性,但不保证所选变量一定是有效变量,即SPA筛选出的变量子集中可能包含一些无信息变量甚至是干扰变量。所以通过迭代保留信息变量(IRIV)提取有效变量(即强、弱信息变量),再基于有效变量进行SPA波长选择,以解决SPA所选变量可能含有无信息和干扰变量的问题,提高模型预测精度。将改进的IRIV-SPA算法应用于两组公开的近红外光谱数据,进行特征波长选择后,建立MLR模型,并与全谱的PLSR模型以及一些常用的高性能的波长选择方法(SPA、 IRIV、随机蛙跳(RF)算法)进行对比,以验证改进的IRIV-SPA算法的有效性。结果表明,在两组公开的测试数据集下,改进的IRIV-SPA-MLR模型的预测精度最优,相较于其它算法极大地提高了预测精度,简化了模型的复杂度。研究结果表明,改进的IRIV-SPA可实现高效降维,是一种有效的特征波长选择算法。

关键词：近红外光谱波长选择多元校正连续投影算法迭代保留信息变量

特征波长选择对近红外光谱建模的影响分析及应用

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特征波长选择对近红外光谱建模的影响分析及应用

作者：梁小娟陕西科技大学

学位级别：硕士

近红外分析技术是一种快速、无损、高效、可靠的分析方法,已被广泛应用于食品、药品、化工和农业等领域,尤其在中药领域有着重要的应用价值。近红外光谱分析技术能够实现中药材产地、等级的判别以及药物成分的含量检测。但近红外光谱数... 详细信息

近红外分析技术是一种快速、无损、高效、可靠的分析方法,已被广泛应用于食品、药品、化工和农业等领域,尤其在中药领域有着重要的应用价值。近红外光谱分析技术能够实现中药材产地、等级的判别以及药物成分的含量检测。但近红外光谱数据是典型的高维小样本数据,数据的特征维数远大于数据样本数,光谱数据中会不可避免地含有冗余信息和干扰变量,导致所建模型复杂度增大,计算量提高,预测效果降低。因此,筛选出有效的波长变量在近红外光谱分析中至关重要。本文针对近红外光谱数据中存在的冗余信息和干扰变量问题,探究了不同特征波长选择算法对近红外光谱建模的影响,主要内容如下:(1)设计数据采集实验,搭建数据采集平台,利用SupNIR-2700近红外光谱仪对山楂叶和何首乌光谱数据进行采集。(2)针对近红外光谱产地判别模型数据样本量小、维度高、类别不平衡特性,研究了一种基于稀疏主成分分析特征选择(Sparse Principal Compo-nent Analysis for Feature Selection,SPCAFS)与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)建模的定性分析方法(SPCAFS-SVM)。该方法对数据进行稀疏表示,利用特征向量的稀疏性来剔除数据中的冗余信息,并采用SVM建立山楂叶近红外产地判别模型,实现了山楂叶南北产地判别。与传统的主成分分析方法不同,SPCAFS通过L1正则化来增强特征向量的稀疏性,并引入约束条件,增强特征向量之间的独立性,从而提升样本之间的区分度。模型以准确率、精确度和灵敏度作为评价标准,并与连续投影(Successive Projections Algorithm,SPA),正则化自表示(Regularized self-representation,RSR)和稀疏子空间聚类(Sparse Subspace Clustering,SSC)3种特征选择算法进行对比,在山楂叶南北产地的判别实验中验证了 SPCAFS的有效性。(3)针对近红外光谱含量检测模型数据样本量小、维度高和局部线性整体非线性特性,研究了一种基于可扩展的自表示学习波段选择算法(Scalable One-Pass Self-Representation Learning,SOP-SRL)与决策树偏最小二乘法(Decision Tree-Partial Least Squares,DT-PLS)建模的定量分析方法(SOP-SRL-DT-PLS)。该方法为每个样本的损失函数分配适当的权重,以强调样本中的差异,同时增加了一个基于图的正则化项,通过测量由所选波段构建的样本之间的局部相似性来提高波段的代表性。为了解决何首乌数据局部线性,整体非线性的问题,使用了 DT-PLS建模算法。选用何首乌二苯乙烯苷和蒽醌类含量为研究对象,通过综合对比分析,选择出合适的预处理方法、样本选择方法和特征选择方法,并分别针对二苯乙烯苷和蒽醌类含量,建立了两种何首乌含量检测模型。结果表明,SOP-SRL-DT-PLS在所用方法中表现最佳。(4)为了检验SPCAFS和SOP-SRL在中药检测中的实际应用能力,分别设计了基于SPCAFS和SOP-SRL的PLS定量分析模型。以安胎丸指标含量阿魏酸、黄芩苷和汉黄芩苷为研究对象,分别通过SPCAFS和SOP-SRL选取代表性特征波段,之后采用PLS建立近红外光谱回归模型,并与CCBS、RSR和SSC3种特征波长选择算法的建模结果进行对比。结果表明,SPCAFS和SOP-SRL可有效提取安胎丸指标含量阿魏酸、黄芩苷和汉黄芩苷的特征波段,并实现阿魏酸、黄芩苷和汉黄芩苷含量的准确检测。

关键词：近红外光谱中药波长选择稀疏主成分分析可扩展的自表示学习

基于特征区域下凸点提取的藻类荧光光谱波长选择方法

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光谱学与光谱分析 2022年第10期42卷 3031-3038页

作者：张永彬朱丹丹陈颖刘喆段玮靓李少华燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004 河北先河环保科技股份有限公司河北石家庄050000

藻华现象的频繁发生严重影响了海洋环境和人类的生产活动,因此对水体浮游植物的监测十分重要。三维荧光光谱被广泛应用于水体浮游植物中藻类的群落组成分析和浓度定量分析,然而三维荧光光谱数据中的信息冗余给藻类定性定量分析带来了一... 详细信息

藻华现象的频繁发生严重影响了海洋环境和人类的生产活动,因此对水体浮游植物的监测十分重要。三维荧光光谱被广泛应用于水体浮游植物中藻类的群落组成分析和浓度定量分析,然而三维荧光光谱数据中的信息冗余给藻类定性定量分析带来了一定的影响。针对光谱信息冗余问题,提出了特征区域积分与凸点提取相结合的三维荧光光谱波长选择方法。以抑食金球藻、细长聚球藻、小球藻为研究对象,采用Savitzky-Golay卷积平滑法对三维荧光光谱进行预处理,解决了因外界因素造成的光谱噪声问题,采用马氏距离法剔除三维荧光光谱数据集中的异常光谱样本,运用浓度残差法剔除三维荧光光谱数据集中的异常浓度值样本,然后通过偏最小二乘回归模型的内部交叉验证均方根误差衡量不同特征区域下凸点的可靠性进行波长变量的选择。为验证波长筛选方法的有效性,对三种藻类建立偏最小二乘回归模型,以内部交叉验证决定系数(R^(2))、内部交叉验证均方根误差(RMSECV)作为模型评价指标。与全光谱数据建立的回归模型进行了比较,抑食金球藻、小球藻、细长聚球藻的波长变量由全谱的1071个分别减少到77个、75个、67个,R^(2)分别提高了0.0164,0.002和0.0324,RMSECV分别降低了1.8×10^(5),2.0×10^(5),2.6×10^(5)。与UVE方法相比,抑食金球藻、小球藻、细长聚球藻的波长变量分别减少了599个、357个、317个,R^(2)分别提高了0.0145,0.0004和0.0123,RMSECV分别降低了1.6×10^(5),7.0×10^(4)和1.6×10^(5)。经过该方法进行波长变量选择后,减少了冗余信息,提高了模型预测能力。

关键词：浮游植物三维荧光光谱特征区域凸点波长选择

复杂溶液光谱分析中波长选择以及校正集选择方法研究

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复杂溶液光谱分析中波长选择以及校正集选择方法研究

作者：宋欣鹏天津大学

学位级别：硕士

复杂溶液是日常生活中非常常见的一种物质形态,复杂溶液成分的检测涉及到生产生活中的方方面面。光谱分析方法是一种常用的复杂溶液成分检测方法。然而由于复杂溶液成分复杂,光谱分析方法的精度难以达到要求。本文通过研究光谱分析中的... 详细信息

复杂溶液是日常生活中非常常见的一种物质形态,复杂溶液成分的检测涉及到生产生活中的方方面面。光谱分析方法是一种常用的复杂溶液成分检测方法。然而由于复杂溶液成分复杂,光谱分析方法的精度难以达到要求。本文通过研究光谱分析中的波长选择方法和校正集选择方法,进一步提高了复杂溶液光谱分析方法的精度:(1)复杂溶液的光谱数据与目标成分浓度之间或多或少的存在非线性关系,为了在波长选择环节将这种非线性关系加以利用,本文提出了一种基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的波长选择方法。为了验证该方法的有效性,以离体血样中的白细胞含量作为目标成分进行了建模实验,结果显示,校正集相关系数从0.94提升到了0.98,预测集相关系数从0.75提升到了0.84。上述结果证明,相比传统的线性波长选择方法,在使用基于RBF神经网络的波长选择方法进行波长选择后,样本的建模效果有了明显提升。(2)复杂溶液的透射光谱是由溶液中的多种成分共同影响的结果。在很多情况下,非目标成分对光谱的影响是大于目标成分的,这就会导致光谱中目标成分的信息被淹没,从而影响模型预测精度。为了降低这种影响,本文提出了一种基于欧氏距离的考虑多成分浓度融合的校正集选择方法。为了验证该方法,选择离体血样作为研究对象,并对人体血液中的六种主要成分进行建模分析,实验结果显示,针对这六种成分的建模均得到了更好的建模结果。上述结果证明,相比只考虑浓度较高的成分的校正集选择方法,本文提出的方法可以有效提高预测模型的预测能力和鲁棒性。

关键词：复杂溶液光谱分析非线性波长选择多成分浓度融合校正集选择