《蚁群算法在土壤速效磷近红外光谱波长选择中的应用》

技术简介：

光谱变量多、光谱信息易重叠、数据存在冗余且存在大量噪声,导致近红外光谱分析建模的时间长、模型的泛化能力不强、预测精度不高等问题。为此,提出了一种基于变量有效性精英蚁群系统(EAS)的波长选择算法,通过蚁群搜索选出特征波长。将变量有效性作为蚁群的初始信息素,在信息素更新过程中引入变量重要性投影方法,加快算法的收敛速度,避免陷入局部最优。为了验证算法的有效性,选取193个沙姜黑土土壤样本的近红外光谱数据为研究对象,采用变量有效性精英蚁群算法选择特征波长,构建土壤速效磷含量偏最小二乘回归预测模型,对全谱偏最小二乘模型、蚁群算法偏最小二乘模型进行比较研究。结果表明,采用变量有效性精英蚁群算法选出的特征波长建立的回归模型精度比普通蚁群算法选出的特征波长和全光谱高,建立回归模型更加简单。

研发人员：张小鸣;冒智康;李绍稳;金秀;朱正伟;