遗传算法在近红外光谱分析波长及预处理方法同步选择中的应用  

Study on the application of genetic algorithm for synchronous selection of wavelength and spectral data pretreatment method in near-infrared spectrometric analysis.

作　　者：曾立波[1] 贺志平[2] 

机构地区：[1]武汉大学计算机学院,武汉430072 [2]武汉大学电子信息学院,武汉430072

出　　处：《分析仪器》2006年第3期23-26,共4页Analytical Instrumentation

摘　　要：本文将遗传算法用于近红外光谱分析中波长及预处理方法的同步选择。对波长及预处理方法同时进行二进制编码,采用主成分回归建模,并将交叉验证均方根差(RMSECV)和定向系数(R2)引入适应度函数。针对传统遗传算法收敛速度慢以及容易陷入局部最优等缺点,采用自适应调整参数。利用油料组分数据进行实验,结果表明,采用遗传算法进行波长及预处理选择是可行的,结果较为理想。Genetic algorithm （GA） was applied to the synchronous selection of wavelength and spectral data pretreatment in near-infrared spectrometric analysis. The wavelengths and pretreatment methods are coded in the same gene （binary code） and the principal component regression （PCR） model is used. The root mean square error of cross validation （RMSECV） and determination coefficient （ R^2 ） are introduced into fitness function. In order to eliminate disadvantages of GA （slow in convergence, partial optimization）, the arguments are adjusted with self-adaptive technology. The data of components of rapeseed samples were used for experiment. It is shown that this method is feasible and the results are satisfactory.

关 键 词：遗传算法 波长选择 波长预处理 近红外光谱 主成分回归 

分 类 号：O657.33[理学—分析化学]