基于PCA与GA的近红外光谱建模样品选择方法

摘要

针对在利用遗传算法进行样品选择(SSGA)时,使用原光谱矩阵运算时间非常长的问题,提出了一种使用丰成分得分矩阵代替原光谱矩阵进行选样的新算法(PCA-SSCA).讨论了PCA-SSGA算法的主成分分解,染色体编码与解码,目标函数与适应度函数确定,选择算子、交叉算子、变异算子等.在Visual C++环境中开发了PCA-SSGA软件系统.通过对131份小麦籽粒样品针对其干基蛋白含量进行PCA-SSGA运算,经过39200代进化,最终找出最佳样品组合:样品数日由131减少为70,通过偏最小二乘留一法交叉验证(PLS-LOO-CV),决定系数(R2)由0.9477增加为0.9841,交叉验证预测均方差(RMSPCV)由0.3938减少为0.1934.从运算时间上看,PCA-SSGA进化一代时间是SSGA的1/2193,整个样品优选过程时间大大缩短,效率得以显著提高.试验结果表明:PCA-SSGA可以方便灵活地调整遗传算法的参数、自动地选择样品,这对优化农产品近红外光谱模型、进一步提高预测精度提供了很好的技术支持.