[发明专利]基于模拟退火算法的近红外光谱波长子区间选择方法

摘要

本发明公开了一种对农产品或食品品质进行分析的基于模拟退火算法的近红外光谱波长子区间选择方法，先对近红外光谱进行预处理，将预处理后的近红外光谱的全光谱划分为k个子区间；采用模拟退火算法选择最佳特征子区间的个数及组合方式，选择完成后递增子区间数；再重复执行模拟退火算法，结束时比较各种区间划分方式时的特征子区间最优组合得到全局最优特征子区间组合；最后建立校正集与预测集模型。本发明光谱子区间的划分科学、合理；采用Metropolis准则判断新入选子区间的重要性，保证了算法快速收敛，避免了算法陷入局部最优解而错过全局最优解；减少建模计算量、加快建模速度，在得到全局最优解的前提下快速地获取到高质量的近红外光谱模型。

主权项

一种基于模拟退火算法的近红外光谱波长子区间选择方法，其特征是采用如下步骤：1)对近红外光谱进行预处理，包括对校正集和预测集样本的划分，将预处理后的近红外光谱的全光谱划分为k个子区间；2)采用模拟退火算法选择最佳特征子区间的个数及组合方式，选择完成后递增子区间数；3)重复执行模拟退火算法，在模拟退火算法结束时比较各种区间划分方式时的特征子区间最优组合，得到全局最优特征子区间组合；4)根据全局最优特征子区间组合建立校正集与预测集模型。