遗传算法在肉类近红外光谱分析中波长选择的应用-论文.pdf

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1、Vo1．42No．1计算机与数字工程总第291期bComputer&DigitalEngineering2014年第1期遗传算法在肉类近红外光谱分析中波长选择的应用别军象赵宇峰(西安工业大学计算机科学与工程学院西安710021)摘要论文旨在研究遗传算法波长选择对近红外光谱数据建立的模型的预测性能的影响。文中选用遗传算法对光谱数据进行波长选择，选择后建立偏最／b-乘法(PLS)模型，再将得到的模型和没有经过波长选择的全波长建立的PLS模型进行对比。结果表明，经过遗传算法波长选择后建立的模型预测性能优越，预测误差明显减少。所以，将遗传算法应用到波长选择中是可行的，可以继续推广。关键词近红外光谱；遗

2、传算法；波长选择；偏最小二乘法中图分类号TP302DOI：10．3969／j．issn1672—9722．2014．01．002GeneticAlgorithms’ApplicationofWavelegthSelectioninMeatNIRAnalysisBIEJunxiangZHAOYufeng(SchoolofComputerScienceandEngineering，Xi’anTechnologicalUniversity，Xi’an710021)AbstractThispaperaimstostudytheperformanceofgeneticalgorithmforNIRwav

3、elengthselection．ThepaperusesgeneticalgorithmstochooseNIRforwavelengthselection，thenestablishesthePLSmodel，thencomparestheresultwiththemodeloffullwavelengthandgeneticalgorithms．Theresultsshowsthatthegeneticalgorithmwavelengthselectionpre—dictssuperiorperformance，thepredictionerrorissignificantlyredu

4、ced．Therefore，thegeneticalgorithmbeingappliedtothewavelengthselectionisafeasiblemethod．KeyWordsNIR，geneticalgorithm，wavelengthselection，PLSClassNumberTP302正模型_2]。目前，在NIR光谱结合PLS建模中，波1引言长选择方法主要有无信息变量消除法(UVE)、间隔近红外(NearInfrared，NIR)光谱分析技术是被偏最小二乘法(IPLS)、相关系数法(CC)和遗传算法广泛应用的样品组分检测技术。NIR光谱结合偏最(GA)等[3]。但是无信

5、息变量消除法会误删除有用小二乘法(PartialLeastSquaresMethod，PLS)的分析波长信息而导致建立的模型预测不精确，间隔偏最技术是快速、无损检测样品化学组分含量的一项新小二乘法只能选择一个子区间建模，没有考虑到多技术，该项技术不必对样品添加试剂，不必破坏样个波长区间的组合，相关系数法是基于线性统计方品，不污染环境，可实现快速测量和在线测量等，被法建立的，对于非线性相关及校正集样本分布不均称为“绿色分析技术”口]。但近红外光谱吸收峰重叠匀等问题，通过该方法选择的波长点数据往往不可现象严重，信号吸收较弱，且干扰严重，因此波长选靠。遗传算法(GA)是一类借鉴生物界的进化规律择是近

6、红外光谱建模分析中的重要内容。波长选择演化而成的随机搜索优化算法。由于遗传算法的隐不仅可以简化模型，更主要的是由于不相关或非线形并行性、自适应性、全局寻优能力等，GA逐渐变成性变量的剔除，可以得到预测能力强、稳健性好的校广泛使用的一种波长选择方法，且已成功用于N的*收稿日期：2013年7月12日，修回日期：2013年8月25日基金项目：陕西省教育厅专项基金(编号：12JK093o)资助。作者简介：别军象，男，硕士研究生，研究方向：计算机通信与网络、嵌入式应用系统。赵宇峰，男，硕士，副教授，研究方向：计算机通信与网络、嵌入式应用系统。2014年第1期计算机与数字工程7波长选择L4]。所以，本文采

7、用遗传算法解决猪肉近红InfratecFoodandFeedAnalyzer，由该机构测定。外光谱数据的波长选择，并对建立的模型进行分析。选定近红外波长范围为850~1050nm，扫描分辨率为2nm，共有100个波长点。测定水分(mois—2遗传算法原理ture)、脂肪(fat)和蛋白质(protein)三种成分的百遗传算法(GA)最初由Holland于1975年提分含量。原始的数据集含有240个