基于稀疏优化的近红外光谱波长选择方法

摘要

波长选择是近红外光谱分析的重要组成部分,对于降低模型的复杂度、提高模型的预测能力和稳定性具有重要作用。在总结了现有的波长选择方法的基础上,提出了波长选择的稀疏特性,并利用这一特性,构造了一种新的波长选择算法。它将波长选择问题转化为稀疏优化问题,再根据优化结果对波长进行排序,然后选择前面的部分波长。采用两个近红外光谱数据集对提出的算法进行了验证,同时与UVE-PLS和GAPLS算法进行了分析和比较。实验结果表明,该方法能选择最少的波长点,而且在模型的复杂度和预测误差方面,达到甚至优于现有算法,是一种有效的波长选择方法。