基于移动窗口-迭代遗传算法的近红外光谱波长选择方法

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.     

基于迭代缩减窗口自助软收缩算法的近红外光谱变量选择方法研究

该文针对近红外光谱因冗余变量导致的标定模型预测性能差的问题,提出了一种迭代缩减窗口自助软收缩（ISWBOSS）算法。该方法使用窗口对变量进行划分,随机抽取窗口并利用其中的变量建立子模型,计算窗口内变量回归系数的归一化并作为权重继续进行加权采样,从而逐步实现变量空间的软收缩。同时在迭代过程中不断缩减窗口大小对特征变量进行精确搜索。通过在玉米数据集上进行验证,并与全谱法、遗传算法、竞争自适应重加权采样法和自助软收缩法建立的偏最小二乘模型对比,结果表明,新方法不论在准确性还是稳定性上都具有显著优势。以玉米蛋白质含量预测为例,与自助软收缩算法相比,ISWBOSS的预测均方根误差从0.041 8降至0.010 3,且达到最优模型所需的迭代次数更少,运算效率更高。该方法对提高近红外光谱标定模型的性能具有一定的指导意义。     

基于遗传算法的波长选择方法在绿茶近红外光谱分析模型中的应用

利用遗传算法(GA)提取茶叶的近红外吸收特征波长的方法,研究建立了绿茶水分和氨基酸的近红外分析模型,并对波长选择前后两种成分的模型进行了比较分析。结果表明,经遗传算法波长选择后,简化了分析模型,同时模型的稳健性增强。氨基酸预测集的均方根误差(SEP)减小82.1%,水分预测集的均方根误差减小(SEP)76.6%,它们在波长选择前后对应的分析波长数之比分别为995∶7和1990∶33。     

遗传算法在近红外无创伤人体血糖浓度测量基础研究中的应用

遗传算法（GA）应用在偏最小二乘法（PLS）校正模型的波长优化选择中具有显著的效果。将遗传算法作为模块循环运行，能更快达到最优解，有效提高测量精度，减少建模所用波长数。本文将该方法应用于无创伤人体血糖浓度光学检测的基础研究中，验证实验所用样品为：①葡萄糖水溶液；②包含牛血红蛋白和白蛋白的葡萄糖水溶液；③人血中的血浆（含葡萄糖）。结果表明：建模的波长个数可分别减少88%、86%、85%；预测标准偏差（RMSEP）分别减少56%、64%。这对无阶伤人体血糖浓度光学检测理论的进一步研究具有指导意义。     

基于改进免疫遗传算法的近红外光谱变量选择方法

该文在免疫遗传算法（IGA）的基础上,提出一种改进免疫遗传算法（iIGA）用于近红外光谱波长变量的选择。该算法舍去了原算法中固定抗体相似度阈值的思想,取而代之的是抗体相似度阈值自适应,同时引入精英保留策略和贪心算法思想,使得算法朝着正确的方向进行局部性探优。将该算法在玉米的淀粉和蛋白质含量数据集上进行实验测试,建立偏最小二乘（PLS）分析模型,并与IGA、遗传算法（GA）以及全谱方法进行了对比。结果表明,在玉米淀粉含量的预测上,iIGA相较于原IGA算法,预测集均方根误差（RMSEP）从0.312 0降至0.298 0,预测集预测精度提升4.5%;在玉米蛋白质含量的预测上,RMSEP从0.124 4降至0.110 3,预测集预测精度提升11.3%。分别对预测淀粉和蛋白质模型的RMSEP值进行显著性检验,F值分别为165.22和182.05,P值分别为9.5 × 10－23和4.5 × 10－24,P值均小于0.05,因此,iIGA能显著提升模型预测精度。     

基于灰狼算法的近红外光谱变量选择方法研究

基于群体智能的灰狼优化(GWO)算法具有参数少、结构简单、易于实现的优点,但在光谱领域的应用较少。该研究将GWO算法引入近红外光谱的变量筛选中,以玉米数据为例,考察了GWO算法中狼群性能、迭代次数、狼群数量及运算效率,并建立了偏最小二乘(PLS)模型对玉米样品中蛋白质、脂肪、水分以及淀粉含量的测定。结果显示,GWO算法运算效率很高,经过参数调优后建立PLS模型,其蛋白质、脂肪、水分及淀粉的保留变量数分别为19、19、14、34,预测均方根误差(RMSEP)从全波长PLS建模的0.245 8、0.122 4、0.339 8、1.105 8分别下降到0.147 7、0.080 1、0.176 2、0.739 8,分别下降了40%、35%、48%、33%,相关系数也相应地提高。因此,GWO算法不仅优化速度快,选择变量数少,还可以显著提高PLS模型的预测精度,是一种近红外光谱变量选择的有效方法。     

基于交互式自模型混合物分析的近红外光谱波长变量优选方法

为了提高近红外光谱定量分析的预测精度和建模效率,提出了一种基于交互式自模型的混合物分析的波长优选方法,根据光谱各波长变量的纯度值和标准差值,选择含有用信息的波长变量,并引入相关权函数解决变量间共线性问题.通过依次迭代选择的变量建立定量校正模型,由交互验证均方根预测误差(RMSECV)确定最佳波长变量个数.应用该波长变量优选方法对具有不同葡萄糖含量的两组(四成分葡萄糖水溶液实验和人体血浆实验)近红外光谱数据进行分析,两组数据中分别只选择了全部变量的0.3%建立定量校正模型,其验证集葡萄糖浓度的均方根预测误差(RMSEP)分别减少为669和15 mg/L.与全谱范围及优选波段建立的定量校正模型比较,本方法能够通过波长变量优选最小化冗余信息、提高预测精度及建模效率.     

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

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(...     

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

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0.077 2、0.122 4、0.334 4、0.059 5降至0.033 2、0.050 7、0.139 2、0.004 4,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。     

Genetic Algorithm Applied to Selection of Wavelength in Partial Least Squares for Simultaneous Spectrophotometric Determination of Nitrophenol Isomers

Abstract

Ternary mixtures of nitrophenol isomers have been simultaneously determined in synthetic and real matrix by application of genetic algorithm and partial least squares model. All factors affecting the sensitivity were optimized and the linear dynamic range for determination of nitrophenol isomers found. The simultaneous determination of nitrophenol mixtures by using spectrophotometric methods is a difficult problem, due to spectral interferences. The partial least squares modeling was used for the multivariate calibration of the spectrophotometric data. A genetic algorithm is a suitable method for selecting wavelength for PLS calibration of mixtures with almost identical spectra without loss prediction capacity. The experimental calibration matrix was designed by measuring the absorbance over the range 300–520 nm for 21 samples of 1–20 µg mL^?1, 1–20 µg mL^?1, and 1–10 µg mL^?1 of m‐nitrophenol, o‐nitrophenol, and p‐nitrophenol, respectively. The root mean square error of prediction for m‐nitrophenol, o‐nitrophenol, and p‐nitrophenol with genetic algorithms and without genetic algorithms were 0.3732, 0.5997, 0.3181 and 0.7309, 0.9961, 1.0055, respectively. The proposed method was successfully applied for the determination of m‐nitrophenol, o‐nitrophenol, and p‐nitrophenol in synthetic and water samples.     

Near Infrared Spectral Similarity Combined with Variable Selection Method in the Quality Control of Flos Lonicerae: A Preliminary Study

This paper indicates the possibility to use near infrared (NIR) spectral similarity as a rapid method to estimate the quality of Flos Lonicerae. Variable selection together with modelling techniques is utilized to select representative variables that are used to calculate the similarity. NIR is used to build calibration models to predict the bacteriostatic activity of Flos Lonicerae. For the determination of the bacteriostatic activity, the in vitro experiment is used. Models are built for the Gram‐positive bacteria and also for the Gram‐negative bacteria. A genetic algorithm combined with partial least squares regression (GA‐PLS) is used to perform the calibration. The results of GA‐PLS models are compared to interval partial least squares (iPLS) models, full‐spectrum PLS and full‐spectrum principal component regression (PCR) models. Then, the variables in the two GA‐PLS models are combined and then used to calculate the NIR spectral similarity of samples. The similarity based on the characteristic variables and full spectrum is used for evaluating the fingerprints of Flos Lonicerae, respectively. The results show that the combination of variable selection method, modelling techniques and similarity analysis might be a powerful tool for quality control of traditional Chinese medicine (TCM).     

一种消除在线多通道近红外分析仪各通道光谱差异的方法

针对在线多通道近红外分析仪因光纤耦合器件加工精度和装配过程存在细微差异而引起通道间光谱不一致的问题,在对光谱差异进行解析的基础上,提出了一种运算简捷、且在实际应用中易于实现的平均光谱差值校正(MSSC)方法,并与常用的模型传递算法如斜率／偏差(S／B)算法、分段直接校正(PDS)算法,以及通过偏最小二乘-人工神经网络(PLS-ANN)建立多通道混合校正模型进行了对比。结果表明,该方法可有效消除各通道所测光谱之间存在的差异,实现了多通道分析模型的通用性。     

波长筛选结合直接校正法用于近红外光谱模型传递研究

该文提出了一种新的传递方法模型--波长筛选结合直接校正法(WSDS).首先利用样品的性质信息筛选出最有代表性的波长点信息,然后用直接校正法消除这些信息中包含的仪器间差异,以预测标准偏差(SEP)考察模型传递的效果.利用此算法对航空煤油的近红外光谱分析模型在不同仪器之间进行传递研究.经WSDS校正后,对航空煤油密度预测的...