量子进化算法在苹果漫透射近红外光谱分析中的应用

被引：5

作者：

李军良

王从庆

机构：

[1] 南京航空航天大学自动化学院

来源：

浙江大学学报(农业与生命科学版) | 2011年 / 37卷 / 04期

关键词：

量子进化算法; 漫透射; 近红外光谱; 变量筛选;

D O I：

暂无

中图分类号：

S661.1 [苹果];

学科分类号：

摘要：

为了研究量子进化算法(quantum-inspired evolutionary algorithm,QEA)在苹果漫透射近红外光谱分析中的应用,先用反向间隔偏最小二乘法(backward interval partial least squares,BiPLS)对光谱信息区间初步定位,再采用QEA算法选择波长点,建立糖度预测模型;同时采用遗传算法(geneticalgorithm,GA)选取波长点建立预测模型,并对2种算法的结果进行比较.结果表明:运行GA算法建立的GA-PLS模型变量数为110,校正均方根误差(root mean standard error of calibration,RMSEC)为0.582 0,预测均方根误差(root mean standard error of prediction,RMSEP)为0.612 3;运行QEA算法建立的QEA-PLS模型变量数为194,RMSEC为0.492 7,RMSEP为0.526 0.说明量子进化算法用于苹果漫透射近红外光谱分析可有效提高模型预测精度,相比遗传算法表现出更好的寻优能力.

引用

页码：453 / 459

页数：7

共 7 条

[1]

水果内部品质可见/近红外光谱实时无损检测关键技术研究.[D].陆辉山.浙江大学.2006, 02

[2]

BiPLS结合GA优选可见/近红外光谱MLR变量.[J].李鹏飞;王加华;曹楠宁;韩东海;.光谱学与光谱分析.2009, 10

[3]

砂梨糖度近红外光谱波段遗传算法优化.[J].潘璐;王加华;李鹏飞;孙谦;张勇;韩东海;.光谱学与光谱分析.2009, 05

[4] 基于遗传算法的苹果糖度近红外光谱分析 [J].

王加华 ;

韩东海 .

光谱学与光谱分析, 2008, (10) :2308-2311

[5] 运用近红外透射光谱技术检测苹果内部品质 [J].

杜冉 ;

闸建文 ;

付家庭 ;

崔丰娟 .

农机化研究, 2008, (09) :139-141

[6] 利用近红外透射光谱技术测定苹果糖度的研究 [J].

张静 ;

程玉来 ;

重滕和明 .

食品科技, 2007, (02) :245-247

[7]

量子进化算法及其应用研究.[D].范胜辉.南京航空航天大学.2010, 06

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