基于改进遗传算法的区间光谱特征波长变量选择方法

为提高土壤养分近红外光谱预测模型的鲁棒性和预测精度,提出一种基于改进遗传算法的近红外区间光谱特征波长变量选择方法.利用土壤速效磷近红外光谱全光谱波长变量纯度梯度的正负变化次数将全光谱划分为多个波长间隔,以偏最小二乘回归模型(PLS-R)输出的变量投影重要性系数(V_(VIP))大于1作为提取准则,提取对土壤养分预测目标量解释性较强的波长间隔,并合并成一个区间光谱.建立区间光谱特征波长变量(FWV)PLS-R模型,利用改进遗传算法选择PLS-R的均方根误差为最小对应的FWV为最优FWV.试验结果表明:该方法在区间光谱选择最优FWV,能提高回归模型的鲁棒性和预测精度,简化模型结构;改进遗传算法采用一种改进的实数编码差分变异算子,扩大了全局最优解搜索空间,提高了收敛速度.     

基于多维度光谱特征波长提取大豆冠层SPAD值估算模型

应用多种光谱特征波长段提取技术,研究了全生育期大豆冠层的近红外光谱曲线特性,提出了基于多维度光谱特征波长提取的大豆冠层叶绿素相对含量(SPAD值)估算模型.在大豆冠层原始近红外光谱曲线中,优选多元散射校正预处理和偏最小二乘回归法建模.经多元散射校正预处理后,应用竞争性自适应重加权采样算法(CARS)、主成分分析法(PCA)和连续投影算法(SPA),提取大豆冠层的光谱特征波长数量分别为22,51和12个.以此特征波长为基础,利用偏最小二乘回归法和多元线性回归法(MLR),分别建立大豆冠层SPAD值估算模型.结果表明CARS-MLR模型试验效果较好,该模型校正样本和预测样本SPAD值的均方根误差分别为5.67和5.94,平均值约为5.81.     

基于人工蜂群波长优选和残差增广的近红外光谱定量模型研究

提出一种基于人工蜂群(artificial bee colony,ABC)算法的光谱波长优选和残差数据增广回归算法的近红外光谱定量模型.以勾兑果汁中苹果汁原汁含量的近红外光谱数据为基础,对原始光谱数据进行预处理,通过人工蜂群算法优选光谱波长变量,采用优选出的波长变量建立近红外光谱浓度残差增广的最小二乘回归(concentration residual augmented classical least squares,CRACLS)模型.将ABC波长优选后建立的CRACLS模型与全光谱建立的CRACLS模型,遗传算法(genetic algorithm,GA)波长优选后建立的CRACLS,ABC波长优选后建立的PLS模型,全光谱建立的PLS模型,GA波长优选后建立的PLS模型进行比较.实验结果表明,ABC-CRACLS模型的校正集的Rc值为0.999 8,RMSEC值为0.000 9,预测集的Rp值为0.999 1,RMSEP值为0.012 1,均优于其它几个模型.因此提出的人工蜂群算法能够有效地处理好波长变量的优选问题,并且CRACLS模型取得良好的预测结果.     

基于傅里叶近红外特征光谱的血流感染致病菌鉴别研究

利用傅里叶变换近红外光谱(FT-NIR)收集1 000~1 852 nm范围内3种常见病原菌大肠杆菌(ATCC25922)、金黄色葡萄球菌(ATCC 29213)、铜绿假单胞菌(ATCC 27853)的近红外透射光谱,采用竞争性自适应重加权算法(CARS)对波长变量进行筛选,并分别结合偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、最小二乘-支持向量机(LS-SVM)建立鉴别模型.比较两种鉴别模型在进行波长变量优选前后的性能发现,采用全波段建模的PLS-DA与LS-SVM两种模型的预测性能较低;利用CARS对波长变量进行筛选后,对优选的24个特征波长分别建立两种鉴别模型,模型预测性能明显提高,其中以LS-SVM模型最优,3种病原菌准确率分别为85.0%,100%和100%.研究结果表明,利用CARS能够有效去除光谱无用信息,减少模型复杂度,增强模型预测性能,结合LS-SVM可为临床利用近红外快速检测血流感染病原菌提供一种新的方法.     

基于GA-ICA和高光谱图像技术的黄瓜叶叶绿素检测

用遗传算法(GA)和独立分量法(ICA)提取黄瓜叶高光谱图像的特征信息,对高光谱图像技术检测叶绿素含量及其叶面分布的可行性进行了研究.高光谱图像标定校正后,提取其中的光谱信息,采用GA对光谱信息进行特征波长选择,将GA优选出来的光谱进行ICA信号分析并结合叶绿素含量值建立多元线性回归模型(MLR).结果表明GA共优选出...     

基于高光谱成像技术的红景天品种神经网络模式识别方法

采用高光谱成像技术采集大花红景天和狭叶红景天的近红外高光谱图像(935～1 720 nm),并从中提取出感兴趣区域的平均光谱作为大花红景天和狭叶红景天的原始光谱.在采用多元散射校正(MSC)进行光谱预处理后,运用载荷系数法(X-LW)、连续投影算法(SPA)和竞争自适应重加权算法(CARS)分别提取了红景天近红外高光谱9、20和33个特征波长,最后基于全波长和特征波长建立偏最小二乘判别分析(PLS-DA)、概率神经网络(PNN)和广义回归神经网络(GRNN)分类判别模型.结果表明,基于CARS提取的特征波长建立的PLS-DA、PNN和GRNN模式识别模型优于基于X-LW、SPA提取特征波长建立的识别模型.而且,基于全波长和CARS提取的特征波长建立的PLS-DA、PNN和GRNN判别模型均能很好地区分大花红景天和狭叶红景天,对训练集和测试集样本分类的正确率全部达到100%.因此,高光谱成像技术结合PLSDA与神经网络模式识别分析方法,能够实现大花红景天和狭叶红景天的无损、快速和准确的分类与鉴别,为红景天药材的质量控制、品种鉴别和临床应用奠定基础.     

可见/近红外联合变量优选检测油茶籽油掺假

利用可见/近红外光谱技术联合CARS(competitive adaptive reweighted sampling)方法对油茶籽油中掺杂大豆油及菜籽油进行检测.采用CARS方法对波长变量进行筛选,应用偏最小二乘回归(PLS)方法分别建立油茶籽油中大豆油掺伪量、菜籽油掺伪量及大豆油与菜籽油混掺伪量的定量检测模型,并与经连续投影算法(SPA)及无信息变量消除(UVE)方法变量筛选后所建立的PLS模型进行比较.研究结果表明:可见/近红外联合CARS方法可以分别检测油茶籽油中大豆油、菜籽油掺伪量及大豆油与菜籽油混掺伪量.大豆油、菜籽油及大豆油与菜籽油总和的CARS-PLS掺伪量模型的预测集相关系数r和预测均方根误差RMSEP分别为0.950,0.928,0.980和24.5,29.0,30.8g·kg-1;CARS-PLS模型性能优于全波段PLS,SPA-PLS及UVE-PLS,表明CARS方法是一种有效的波长变量选择方法,可以剔除冗余波长变量.     

基于可见/近红外光谱技术的新鲜茶叶叶片含水率快速测定

提出了利用可见/近红外光谱技术检测新鲜茶叶叶片中含水量的方法.首先采集350~2500nm波段范围内177个新鲜茶叶叶片的光谱反射率信息,作为X变量.将不同预处理后的光谱数据建立偏最小二乘(partial least squares,PLS)模型,再利用回归系数法(regression coefficients,RC)提取全波段光谱中的特征波长并建立基于特征波长的预测模型.结果显示,利用全谱段光谱信息建立的模型中,未经预处理建立的模型最优,建模集和预测集中决定系数(coefficient of determination,R~2)分别是0.9039和0.8856,均方根误差(root mean square error,RMSE)分别是0.0092和0.0120,剩余预测偏差(residual predictive deviation,RPD)是2.9659;基于特征波长的模型中,也是未经预处理建立的模型最优,建模集和预测集中R~2分别是0.9070和0.8199,RMSE分别是0.0107和0.0151,RPD是2.3701.结果表明,可见-近红外光谱技术结合特征波长提取进行新鲜茶叶叶片中含水率检测是可行的.     

汽油辛烷值近红外光谱检测的改进极限学习机建模方法

为提高近红外光谱法检测汽油辛烷值的精度,该文提出一种汽油辛烷值近红外光谱检测的改进极限学习机(i ELM)新型建模方法。该算法融合了极限学习机算法(ELM)与基于变量投影重要性系数的改进叠加偏最小二乘回归(VIP-SPLS)模型算法,有效解决了ELM模型隐含层输出矩阵维数高和高度共线性的问题。采用该算法对汽油辛烷值的近红外光谱检测数据进行建模,发现改进极限学习机模型的精度比现有的偏最小二乘回归模型和极限学习机模型分别提高20.0%和29.3%,验证了方法的有效性。实验表明,该文方法可用于汽油辛烷值的近红外光谱检测,检测精度良好。     

基于长波近红外光谱快速无接触评估小麦籽粒含水率

利用长波近红外光谱(900～1700 nm)联用偏最小二乘(Partial Least Squares,PLS)算法快速评估小麦水分含量。通过采集7个不同品种小麦籽粒(百农201、百农207、百农307、百旱207、AK-58、冠麦1号、周麦18)的近红外反射光谱信息,经高斯滤波平滑(Gaussian Filtering Smoothing,GFS)、多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction,MSC)和标准正态变量变换(Standard Normal Variable Correction,SNV)三种预处理后,分别利用偏最小二乘法(Partial Least Squares,PLS)挖掘光谱信息与小麦水分之间的定量关系。结果显示,经GFS预处理的近红外光谱(100个波长)构建的全波段PLS回归模型(F-PLS)的预测相关系数(RP=0.927)、预测误差(RMSEP=1.596%)和鲁棒性(ΔE=0.064)均优于另外两种光谱。采用Regression coefficient算法筛选最优波长优化F-PLS模型,以提高预测效率。结果显示,从GFS预处理光谱筛选的29个最优波长构建的O-PLS回归模型预测精度及鲁棒性均较好(R_P=0.909,RMSEP=0.229%,ΔE=0.078)。本试验表明,利用长波近红外光谱技术来快速无接触评估小麦籽粒含水率的潜力巨大。     

多维标度和随机森林应用于汽油近红外定量分析

随机森林(RF)回归应用于汽油辛烷值的近红外定量模型的波长优选。提出的双中心指标多维标度(DC-MDS)方法能够有效地找到定标和预测样品集的合理划分。RF回归建模的过程中选择采用较大的决策树数量(nTree=500),避免建模过程发生拟合,进一步调试并选择最优的分裂变量数(mtry=130);最后在最优参数的RF建模过程中提取具有最大贡献的30个信息波长,为汽油辛烷值的测定建立离散波长的近红外定量分析模型;其预测决定系数为0.971,预测均方根偏差为0.219%。结果表明,RF回归具有应用于汽油辛烷值近红外定量测定的潜力。     

基于最优正交质心特征选取的DNA微阵列数据分析

微阵列数据具有样本小、维度高的特点,给数据分析带来了困难。因此,在生物信息学的研究和应用中,从微阵列数据里挑选主基因(特征选取)是十分重要和有意义的。本文采用基于最优正交质心特征选取算法(OCFS)来挑选主基因,并与基于信噪比的主基因挑选法和基于遗传算法的主基因挑选法进行了对比。利用挑选出的主基因,采用支持向量机(SVM)对数据样本进行了分类研究。通过实验,在经典的白血病数据集上,对于34个样本的测试集,达到了33/34的分类准确率,表明了本方法的适用性。     

分子电性距离矢量用于苯酚类化合物生物活性的QSAR研究

采用分子电性距离矢量(MEDV)表征4组卤代苯酚和取代酚类化合物的结构,并采用逐步回归对变量进行筛选,分别用多元线性回归和偏最小二乘回归建立各组化合物的结构与其生物活性的定量结构-活性相关(QSAR)的数学模型.同时采用内部及外部双重验证的办法对48种卤代苯酚结构与其抗菌活性(lgPC)关系模型的稳定性进行分析和验证.多元线性回归建模相关系数R=0.960,标准偏差SD=0.248,留一法交互检验RCV=0.947,SDCV=0.287,外部样本检验Qext=0.946.14个溴代苯酚结构与其抗菌活性PC关系结果:R=0.969,SD=0.296,RCV=0.904,SDCV=0.516;11个取代苯酚结构与其水生生物急性毒性(-lgLC50)关系结果:R=0.969,SD=0.219,RCV=0.941,SDCV=0.301;6个氯代苯酚结构与其水生生物急性毒性(-lgLC50)关系结果:R=0.998,SD=0.076,RCV=0.954,SDCV=0.409.对各组化合物采用偏最小二乘回归所得结果与多元线性回归所得结果较为一致.结果表明,MEDV能较好地表征该类分子的结构信息,所建模型具有良好的稳定性和预测能力.     

基于多层CatBoost的电力系统暂态稳定评估

随着大规模新能源并网以及新装置的不断应用,电力系统暂态稳定问题日益复杂,为进一步提升暂态稳定评估(transient stability assessment,TSA)的精确性和可靠性,提出一种基于多层CatBoost的TSA方法.首先,以电力系统故障前的稳态运行变量作为输入特征,采用一种最大相关最小冗余(maxima...     

联合LiDAR和多光谱数据森林地上生物量反演研究

【目的】森林地上生物量的准确估测对于实时掌握全球碳储量变化及应对气候变化有着重要的意义。组合多种遥感数据特征优选,分类建模反演森林地上生物量,是提高森林地上生物量精度的有效方法。【方法】以根河市大兴安岭生态观测站寒温带天然林为研究对象,以机载激光雷达(LiDAR)、Landsat8 OLI两种遥感数据源结合55块地面调查数据,采用偏最小二乘算法优化筛选变量,再以线性多元逐步回归和快速迭代特征选择的最近邻算法(KNN-FIFS)构建模型,在两种数据源的不同组合方式下进行森林地上生物量反演。【结果】①基于线性多元逐步回归模型下的单一LiDAR数据反演精度决定系数(R²)为 0.76,均方根误差(RMSE)为 21.78 t/hm²;单一Landsat8 OLI数据的反演精度R²为 0.24,RMSE为39.27 t/hm²;LiDAR和Landsat8 OLI联合反演精度R² 为 0.84,RMSE为18.16 t/hm²;②基于KNN-FIFS模型下的单一LiDAR数据反演精度R²为 0.74,RMSE为23.83 t/hm²;单一Landsat8 OLI数据的反演精度R²为0.60,RMSE为 29.63 t/hm²;LiDAR和Landsat8 OLI联合反演精度R²为0.80,RMSE为21.15 t/hm²。【结论】①特征优选支持下的3种组合方式中,LiDAR和Landsat8 OLI两种数据的组合在两种模型中反演精度均最高,其中线性多元逐步回归模型的反演精度最高,说明LiDAR和Landsat8 OLI数据组合,激光雷达与光学数据优势特征互补,协同反演可有效提高森林地上生物量的反演精度;②单一数据源反演森林地上生物量精度中,LiDAR数据比Landsat8 OLI数据在两种模型反演精度中均较高,这与LiDAR数据空间分辨高、可获得垂直结构特征参数有关。     

基于光学-ALS变量组合和非参数模型的天然次生林地上生物量估算

【目的】通过组合机载激光雷达(airborne laser scanning, ALS)数据和Sentinel-2A数据提取特征变量,探讨估算天然次生林地上生物量(aboveground biomass, AGB)最佳的变量组合方式和估算方法。【方法】以2015年ALS数据、2016年Sentinel-2A数据和黑龙江帽儿山林场森林资源连续清查固定样地数据为数据源,通过ALS数据提取高度特征变量(all the LiDAR variables, 记为A_L),Sentinel-2A数据提取若干植被指数变量(all the optical variables, 记为A_O),然后将光学-ALS结合变量(combined optical and LiDAR index, COLI,记为I_COL)结合成为新的变量 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} 和 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} ,以6组特征变量组合方式(A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} 、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} 、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} +A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L、 I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} + I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L)作为输入变量,分别使用多元线性逐步回归(stepwise multiple linear regression,SMLR)、K-最近邻法(K-nearest neighbor,K-NN)、支持向量回归(support vector regression,SVR)、随机森林(random forest, RF)和堆叠稀疏自编码器(stack sparse auto-encoder,SSAE)共5种方法构建了天然次生林AGB估算模型,探讨I_COLs变量以及不同模型对生物量估测精度的影响。【结果】结合变量I_COLs对于森林AGB的估算十分有效,加入I_COLs变量能够很大提高森林AGB模型的估算精度;与其他4种模型相比,无论使用哪些变量作为输入数据,SSAE模型的精度最高;当使用SSAE模型,以光学和ALS变量组合 ( I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_1} + I_{\mathrm{CO}{\mathrm{L}}_2} +A_O+A_L)作为输入特征变量时,模型的准确性最高:R²=0.83,均方根误差为11.06 t/hm²,相对均方根误差为8.23%。【结论】结合变量COLIs能够有效地提高天然次生林AGB的估算精度,而且深度学习模型(SSAE)在估算天然次生林AGB方面优于其他预测模型。总体而言,利用ALS和Sentinel-2A数据组合变量的SSAE模型可以较准确地估算森林AGB,为天然次生林地上生物量的估算和碳储量评估提供技术支持。     

一种多核神经网络集成的地震要素预测方法

为了提高地震要素的预测准确度,在同一个网络模型中构建多种不同类型的基核函数,对不同种径向基函数构建多核神经网络集成模型,以提高网络的精度.从确定最优径向基神经元数、适当加大训练的目标误差等多个方面加以优化,减小最小训练误差和提高预测精度.采用多元回归分析法,对样本进行拟合得到子预测的多元回归系数,对子预测模型进行多元回归集成,数据反归一化处理,最终得到了经过回归集成的多核RBF预测模型.结果表明,这种多核神经网络集成的地震要素预测方法所建立的多元回归预测集成模型,能够使实际值与预测值的拟合达到最佳,从而获得较高精度的地震要素预测值.     

基于分形维数和SVM的新疆民间艺术图案分类

针对已有分类器存在的缺陷, 提出一种以分类错误率为标准选择组合特征的分类方法, 提高分类器的分类精度. 先提取图像的4种分形维数作为纹理特征, 再通过组合不同分形维数特征应用于支持向量机(SVM)进入样本训练阶段. 将分类错误率最低的特征组合作为分类器的特征向量, 应用于测试阶段的分类, 提高分类器的分类精度. 实验结果表明, 该方法具有较好的推广性, 为图像特征组合提取提供了新途径.     

支持向量机法预测卤代苯和苯酚衍生物的毒性

应用支持向量回归算法（SVR）,以按非氢原子分类的分子电性距离矢量（H-MEDV）为参数,通过参数的优化,建立了几种更强的预测模型,预测了卤代苯和苯酚衍生物的毒性,并根据H-MEDV参数原理对预测结果进行了初步探讨.各预测模型的标准误差分别为0.305、0.267、0.275、0.228、0.362、0.238,均低于采用多元线性回归（MLR）和逐步回归（SMR）法的预测结果,说明支持向量回归算法在小样本、多变量的样本建模预报问题上具有一定的优势.