基于蚁群算法的光谱波长选择的应用研究

【摘要】近些年来,随着经济的高速发展,人们生活水平的日益提高,消费者开始越来越多的关注食品中各种组分的含量。食品的组分含量与食品是否安全、营养、健康息息相关。因环境污染、农药残留超标、添加剂滥用、贮藏不当等因素带来的食品安全隐患受到人们的广泛关注。食品组分检测在保障食品的安全中发挥着越来越大的作用。传统的食品检测技术存在着周期长、专业性强、费用高等缺点,难以及时、快速地检测出食品的化学组分含量。近红外光谱定量分析技术是最近被广泛使用的食品组分检测技术,它利用不同的物质在近红外光谱各个波长处有不同的吸收率,通过建立光谱数据和食品组分数据之间的模型来间接分辨食品的化学组分。它不对食品添加试剂,不破坏食品样品,不污染环境,可以实现食品的快速测量和在线测量等,是一种绿色的食品检测技术。但是近红外光谱存在吸收峰重叠严重、信号较弱、干扰严重等现象,因此,必须对它进行波长选择,通过波长选择剔除不相关或非线性的变量,可以提高近红外光谱定量分析的检测精度。目前,在近红外光谱定量分析技术中,波长选择方法主要有无信息变量消除法、遗传算法等,但是,这些方法都存在着一些不足。因此,我们有必要寻找出新的波长选择方法,将它应用到近红外光谱的波长选择中。蚁群算法是通过模拟蚂蚁的觅食行为产生的一种新型智能优化算法,它于20世纪90年代初被意大利学者M.Dorigo等人首次提出,并成功的解决了旅行商问题。蚁群算法因其较强的鲁棒性,并行性,分布式计算机制和易于实现等特点,已在组合优化、网络路由、函数优化、数据挖掘、机器人路径规划、无线传感器网络性能优化等领域得到了广泛的应用。很多资料表明蚁群算法在一系列复杂困难的优化问题中取得了明显的成效,显示出该算法在求解复杂优化问题特别是组合优化问题方面的优越性。由于近红外光谱波长选择问题也是一种组合优化问题,所以,在本次课题的研究中将蚁群算法应用到近红外光谱波长选择中,探索它在波长选择中的性能。在整个课题的研究过程中,具体工作如下：1)首先介绍了蚁群算法的基本理论,通过实例,详细地分析了蚁群算法的正反馈原理和蚁群发现最短路径的原理,然后对蚁群算法的基本模型进行了具体的说明,给出了蚁群算法的具体实现步骤和算法流程图,最后对蚁群算法的特点和应用现状进行了介绍；2)详细地分析了蚁群算法的各个参数α、β、ρ、m、Q设置对算法性能的影响,并针对具体的TSP问题,通过1natlab仿真实验,给出了这些参数的合理取值范围；3)介绍了几种改进的蚁群算法,讲述了它们的改进措施,并通过matlab仿真实验对它们的性能进行对比分析；4)阐述了近红外光谱定量分析的原理,给出了具体的实现步骤,介绍了该技术的优点,并对近红外光谱定量分析技术的建模工具——偏最小二乘算法进行了详细的介绍；5)将蚁群算法具体的实现到近红外光谱的波长选择中,给出了蚁群算法进行波长选择的可行性和具体实现步骤,并将实验结果和用遗传算法进行波长选择后建立的模型以及全部的波长建立的模型进行了对比分析,实验结果表明,用蚁群算法进行波长选择后建立的模型的预测效果明显优于用其他两种方式建立的模型,说明蚁群算法是一种切实可行的算法,以后可以将它应用到其他的问题中进行研究和探索。
【作者】闫琴；
【导师】于帆；
【作者基本信息】西安工业大学，计算机应用技术，2014，硕士
【关键词】蚁群算法；遗传算法；近红外光谱；偏最小二乘法；波长选择；

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