[发明专利]基于模拟退火算法的近红外光谱特征波长的选择方法

权利要求书

1.一种基于模拟退火算法的近红外光谱特征波长的选择方法，其特征是包括如下步骤：

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；

2)从预处理后的近红外光谱的全光谱中挑选最少波数点数，重复随机选择k个波数点；

3)用被选中的k个不相同的波数点建立校正集和预测集的初始PLS模型，计算对应的 初始PLS模型的交互验证均方根误差值RMSECV，模拟退火算法中目标函数值的计算过程；

4)采用模拟退火算法从全光谱中选择同校正集化学值高度相关的最优k个波数点，使 窗口宽度动态递增以确保模拟退火算法得到全局最优解；

采用模拟退火算法选择最优k个波数点前先需确定如下参数：

目标函数f(x)：为优选特征波数点集合，当前被选入的波数点集合被看成是当前解x， 目标函数f(x)定义为1/(1+RMSECV)；

起始温度t₀：对应于固体退火过程中的初始温度，为200～1000度；

温度衰减函数g(α)：用于控制固体退火过程中的温度冷却速率，设t_k+1＝t_kg(α)＝α t_k，α取值范围通常为0.5～0.99；

结束温度t_f：为0度左右；

马尔可夫链长度L_k：当温度为t时，算法搜索迭代的次数；

Metropolis接受新解准则：根据旧解x、新解y对应的目标函数f(x)、f(y)判断旧 解、新解中哪个解是重要解，如果新解被认为是重要解，则用新解取代旧解进入下一次迭 代，反之则维持旧解不变；

初始窗口宽度k_o：模拟退火算法从全光谱中选择的最少特征波数点个数；

结束窗口宽度k_f：从全光谱中选择的最多特征波数点个数；

窗口宽度递增步长k_d：窗口动态递增过程中每次窗口增长的宽度；

波数点交换个数c_n：由旧解x产生新解y过程中两者之间变动的波数点个数；

采用模拟退火算法选择最优k个波数点具体步骤如下：

(1)温度为t＝t_o时，从全光谱中随机选择k个波数点作为旧解x；

(2)在旧解x和未选中的剩余波数点中随机选择c_n个波数点，交换后产生新解y；

(3)计算新解y、旧解x的目标函数值f(y)、f(x)；

(4)根据步骤(3)的计算结果采用Metropolis接受新解准则判断新解y、旧解x的 重要性；

(5)判断迭代次数是否等于马尔可夫链长度Lk，如果不等于则重复步骤(2)～(5)； 如果等于，则执行下步骤(6)；

(6)根据温度衰减函数降低冷却温度t；

(7)判断是否达到结束温度t_f，没有达到结束温度则重复执行(2)～(7)，否则执 行步骤(8)；

(8)以窗口宽度步长k_d递增窗口宽度，重复执行(2)～(8)，直至达到结束窗口宽 度k_f，进入步骤(9)；

(9)返回最佳窗口宽度和特征波数点组合；

5)重复步骤4)，在模拟退火算法结束时比较各个窗口宽度下波数点集合对应的建模 效果，得出最佳窗口宽度和最佳波数点组合，建立校正集和预测集的最终PLS模型。