用遗传算法提取南疆红枣总糖的近红外光谱特征波长

摘要

本研究尝试利用近红外光谱技术测量红枣的总糖含量,针对采用偏最小二乘（PLS）法建立近红外光谱预测模型时波长筛选问题,提出用联合区间偏最小二乘法（si PLS）与遗传算法（GA）相结合的方法遗传联合区间偏最小二乘法（GA-si PLS）来提取近红外光谱特征区域和特征波长,提高模型预测精度的方法。结果表明:将全谱等分成20个子区间,用联合区间偏最小二乘法优选出4个特征子区间,在这4个子区间的基础上再用遗传偏最小二乘法继续筛选出12个特征波长。用12个特征波长建立的偏最小二成模型精度要好于全谱建立的模型,其主因子数减少了4个,预测集标准偏差（RMSECP）减少了25%,预测相关系数（RP）提高了5%。该方法选取的波长变量建立的校正模型,不仅使模型简洁、优化,而且增强了模型的预测能力。