一种基于PLS-VIP-ACO算法的光谱波长选择方法

摘要

本发明属于光谱分析领域，尤其是涉及一种基于PLS‑VIP‑ACO算法的光谱波长选择方法。所述方法结合了蚁群算法（ACO算法）与变量投影重要性系数（VIP系数）、偏最小二乘方法（PLS）；包括：在全波长段建立偏最小二乘模型（PLS模型），计算每个波长变量的VIP系数并将得到的VIP系数作为ACO信息素的初始值；在每次ACO迭代中，记录每次迭代得到的最优模型所对应的波长点及其PLS系数绝对值，并与上一次迭代结果进行累加，同时考虑VIP系数的贡献对ACO信息素进行更新，进入下一次的ACO迭代；迭代全部结束后统计所有波长点的累加PLS系数并按降序排序，记录对应的波长排列次序，然后采用反向剔除弱相关波长的策略获得最终的最优波长组合。本方法能显著提高光谱建模的稳健性与精度。