基于模拟退火-遗传算法近红外光谱特征子区间选择方法

摘要

本发明公开了一种基于模拟退火-遗传算法近红外光谱特征子区间选择方法，先对近红外光谱进行预处理，再对预处理后的近红外光谱动态划分子区间，将模拟退火算法中的Metropolis准则引入遗传算法中的基因交换和基因选择算子，使用模拟退火-遗传算法选择最优特征子区间，最后判断最佳子区间划分方式和最优特征子区间组合，对入选的最优特征子区间建立PLS模型。本发明通过改进后的变异和交换算子产生高质量的子代个体，既提高了群体总体的适应度水平，又为种群进化提供了足够动力；有效避免了建模过程中依靠经验人工指定光谱子区间总数带来的不足，可快速得到精度高、预测能力强的光谱模型。