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合肥研究院圍繞近紅外光譜分析技術(shù)提出變量選擇算法
2020年10月10日 17:10:57 來源:合肥物質(zhì)科學(xué)研究院 點擊量:4503

近期,中國科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院智能機(jī)械研究所離子束生物工程與綠色農(nóng)業(yè)研究中心研究員吳躍進(jìn)課題組圍繞近紅外光譜分析技術(shù),提出基于組合移動窗口和智能優(yōu)化算法相結(jié)合的變量選擇算法。相關(guān)研究結(jié)果在線發(fā)表在Spectrochimica Acta Part A:Molecular and Biomolecular Spectroscopy上。

  【化工儀器網(wǎng) 科技前沿】近期,中國科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院智能機(jī)械研究所離子束生物工程與綠色農(nóng)業(yè)研究中心研究員吳躍進(jìn)課題組圍繞近紅外光譜分析技術(shù),提出基于組合移動窗口和智能優(yōu)化算法相結(jié)合的變量選擇算法。相關(guān)研究結(jié)果在線發(fā)表在Spectrochimica Acta Part A:Molecular and Biomolecular Spectroscopy上。
 
  近年來,隨著光譜技術(shù)的發(fā)展,光譜數(shù)據(jù)呈現(xiàn)數(shù)量高、維度高、復(fù)雜度高等特點。光譜數(shù)據(jù)中包含大量的噪聲和干擾變量,且當(dāng)樣本數(shù)量遠(yuǎn)小于變量數(shù)量時,尋找優(yōu)變量子集將成為NP-hard問題,對光譜數(shù)據(jù)挖掘和光譜定量分析提出挑戰(zhàn)。提取關(guān)鍵變量信息、減少數(shù)據(jù)維度,不僅可以提高光譜定量分析能力,而且可以選取特征光譜,降低儀器研發(fā)成本,提高經(jīng)濟(jì)效益。
 
  該研究改進(jìn)傳統(tǒng)粒子群算法(PSO),提出變維度的粒子群算法(VDPSO),結(jié)合組合移動窗口策略,實現(xiàn)光譜數(shù)據(jù)變量的快速選擇。該算法可在不同維度搜索數(shù)據(jù)空間,降低限入局部極值和過擬合的風(fēng)險。通過與四種高性能變量選擇算法BOSS、VCPA、iVISSA和IRF比較,發(fā)現(xiàn)該算法可選擇出優(yōu)的光譜信息,提升模型的預(yù)測能力,有望進(jìn)一步應(yīng)用于基因組學(xué)、蛋白質(zhì)組學(xué)、代謝組學(xué)和定量構(gòu)效關(guān)系(QSAR)等學(xué)科數(shù)據(jù)分析中。
 
  研究工作得到安徽省重點研究開發(fā)計劃、中科院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項和國家自然科學(xué)基金等的支持。
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