[發明專利]基于模擬退火算法的近紅外光譜波長子區間選擇方法

有效

• 申請號: 201010123945.4
• 申請日: 2010-03-12
• 公開（公告）號: CN101807228A
• 公開（公告）日: 2010-08-18
• 發明（設計）人: 鄒小波;石吉勇;趙杰文;殷曉平;陳正偉;黃星奕;蔡建榮;陳全勝
• 申請（專利權）人: 江蘇大學
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00;G01N21/35
• 代理公司: 南京知識律師事務所 32207
• 代理人: 汪旭東

1.一種基于模擬退火算法的近紅外光譜波長子區間選擇方法，采用如下步驟：

1)對近紅外光譜進行預處理，包括對校正集和預測集樣本的劃分，將預處理后的近紅 外光譜的全光譜劃分為k個子區間，若總波數點數除以k等于n，存在余數m，則前m個 子區間中每個子區間波數點個數為n+1，剩余子區間中每個子區間波數點個數為n；

2)設置最小子區間數Io、最大子區間數I_f、目標函數f(x)、初始化溫度t₀、溫度衰減 函數g(α)、結束溫度t_f、馬爾可夫鏈長度L_k和Metropolis接受新解準則，采用模擬退火算 法選擇最佳特征子區間的個數及組合方式，選擇完成后，遞增子區間數，由子區間總數i＝ 最小子區間數I_o開始以i＝i+1的方式遞增子區間數、直至i大于最大子區間數I_f時遞增結束；

3)重復執行模擬退火算法，在模擬退火算法結束時比較各種區間劃分方式時的特征子 區間最優組合，取目標函數值最大的優化解作為全局最優特征子區間集合；

4)根據全局最優特征子區間集合建立校正集與預測集模型；

其特征是：所述模擬退火算法的步驟包括：

(1)溫度為t＝t₀時，隨機選擇m個子區間作為舊解x；

(2)在舊解x和未選中的k-m個子區間中，根據子區間交換函數交換子區間后產生新 解y；子區間交換函數h(t)＝1-exp(-t)，當溫度t降低至t_n-1時，溫度t_n-1對應的子區間交換個 數c_n-1＝c*h(t)，c是溫度為t時對應的子區間交換個數；

(3)計算新解y、舊解x的目標函數f(x)和f(y)；

(4)根據(3)的計算結果，采用Metropolis接受新解準則判斷新解y、舊解x的重要 性；

(5)當溫度為t時，算法搜索迭代的次數，判斷算法搜索迭代的次數是否等于馬爾可 夫鏈長度L_k，如果不等于則重復步驟(2)～(5)；否則執行下一個步驟(6)；

(6)根據溫度衰減函數g(α)降低溫度t；

(7)判斷溫度t是否達到結束溫度t_f，沒有達到結束溫度t_f則重復執行(2)～(7)， 否則執行步驟(8)；

(8)以i＝i+1的方式遞增光譜子區間個數，重復執行(2)～(8)，直至子區間總數i 大于最大子區間數I_f后進入步驟(9)；

(9)返回最佳子區間數和入選的特征子區間，返回最佳子區間和入選的特征子區間的 方法是：以i＝i+1的方式遞增光譜子區間，計算光譜子區間對應的最優解，得到不同子區間 總數i∈[I0，I_f]對應的優化解，從這些優化解中選擇目標函數值f(x)最大的解記為x_k，x_k為 入選的特征子區間，x_k的下標k為取得最優解時返回的最佳子區間數。

2.根據權利要求1所述的基于模擬退火算法的近紅外光譜波長子區間選擇方法，其特 征是：步驟(4)中判斷新解y、舊解x的重要性的方法是：將新解轉移概率和隨機概率密度函數r∈[0，1]進行比較，若pt＞r成立則表示新解被接受，否則維持舊解不變。

3.根據權利要求1所述的基于模擬退火算法的近紅外光譜波長子區間選擇方法，其特 征是：步驟(2)中的子區間交換函數的特性為：在退火溫度較高時對應較大的子區間交換 個數，在退火溫度較低時對應較小的子區間交換個數。