CN111175243B - 一种光谱区间快速选择方法及系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种光谱区间快速选择方法及系统，属于近红外光谱分析技术领域，现有技术在对于光谱分区数较大时，光谱区间选择速度较慢，精度较低的问题。一种光谱区间快速选择方法及系统，将光谱划分成N个光谱区间，并进行随机编码，以N个经编码的光谱区间组成一个家族，以m个家族形成群体；获取群体中的每个家族的目标函数值，根据其大小，对每个家族的光谱区间编码进行变异，根据家族变异前后的目标函数值确定相应家族的后代，以每个家族的后代形成新的群体；重复形成新的群体，直至达到设定变异次数为止，得到最佳光谱区间编码，从而获取最佳光谱区间。提高了在光谱分区数较大时，光谱区间选择的速度和精度。

Description

一种光谱区间快速选择方法及系统
技术领域
本发明涉及近红外光谱分析技术领域，尤其是涉及种光谱区间快速选择方法及系统。
背景技术
常用的光谱区间选择方法有均匀排序法、遗传算法等，但是这些方法对于光谱分区数较大的时候，光谱区间选择计算速度都不够快，精度也不够高，达不到实际需求。
发明内容
本发明的目的在于至少克服上述一种技术不足，提出一种光谱区间快速选择方法及系统。
一方面，本发明提供了一种光谱区间快速选择方法，包括以下步骤：
步骤S1、将光谱划分成N个光谱区间，将所述N个光谱区间分别进行随机编码，以N个经编码的光谱区间组成一个家族，以m个家族形成群体；
步骤S2、获取群体中的每个家族的目标函数值，根据每个家族的目标函数值的大小，从小到大对所有家族进行排列，根据每一家族的排列次序，对每个家族的光谱区间编码进行变异，根据家族变异前后的目标函数值确定相应家族的后代，以每个家族的后代形成新的群体；
步骤S3、对新的群体重复执行步骤S2，直至达到设定变异次数为止，获取最新的群体中每个家族的目标函数值，以目标函数值最小的家族对应的光谱区间编码作为最佳光谱区间编码，根据最佳光谱区间编码获取最佳光谱区间；其中，N、m为正整数。
进一步地，所述将所述N个光谱区间分别进行随机编码，具体包括，将所述N个光谱区间分别随机编码为1或者0，编码为1的光谱区间为有效光谱区间，编码为0的光谱区间为无效光谱区间。
进一步地，所述获取群体中的每个家族的目标函数值，具体包括，利用偏最小二乘法计算每个家族的目标函数值，
Figure BDA0002348089940000021
其中，RMSECV为均方根误差值，n为样品光谱的数量，yi为第i个样品光谱的性质测量值，
Figure BDA0002348089940000022
为第i个样品光谱的性质预测值。
进一步地，所述根据每一家族的排列次序，对每个家族的光谱区间编码进行变异，具体包括，对于每个家族，随机选择两个1～N之间的数字，交换家族内两个数字之间的编码，以实现一次倒向变异；家族排列次序的越前，对相应家族的光谱区间编码进行倒向变异的次数越少。
进一步地，所述根据家族变异前后的目标函数值确定相应家族的后代，具体包括，若家族变异前的目标函数值大于家族变异后的目标函数值，则以变异后的家族作为相应家族的后代，否则，以变异前的家族作为相应家族的后代。
另一方面，本发明还提供了一种光谱区间快速选择系统，包括光谱区间划分及编码模块、新群体生成模块和最佳光谱区间确定模块；
所述光谱区间划分及编码模块，用于将光谱划分成N个光谱区间，将所述N个光谱区间分别进行随机编码，以N个经编码的光谱区间组成一个家族，以m个家族形成群体；
所述新群体生成模块，用于获取群体中的每个家族的目标函数值，根据每个家族的目标函数值的大小，从小到大对所有家族进行排列，根据每一家族的排列次序，对每个家族的光谱区间编码进行变异，根据家族变异前后的目标函数值确定相应家族的后代，以每个家族的后代形成新的群体；
所述最佳光谱区间编码确定模块，用于使新群体生成模块重复执行，直至达到设定变异次数为止，获取最新的群体中每个家族的目标函数值，以目标函数值最小的家族对应的光谱区间编码作为最佳光谱区间编码，根据最佳光谱区间编码获取最佳光谱区间；其中，N、m为正整数。
进一步地，所述光谱区间划分及编码模块，将所述N个光谱区间分别进行随机编码，具体包括，将所述N个光谱区间分别随机编码为1或者0，编码为1的光谱区间为有效光谱区间，编码为0的光谱区间为无效光谱区间。
进一步地，所述新群体生成模块，获取群体中的每个家族的目标函数值，具体包括，利用偏最小二乘法计算每个家族的目标函数值，
Figure BDA0002348089940000031
其中，RMSECV为均方根误差值，n为样品光谱的数量，yi为第i个样品的性质测量值，
Figure BDA0002348089940000032
为第i个样品光谱的性质预测值。
进一步地，所述新群体生成模块，根据每一家族的排列次序，对每个家族的光谱区间编码进行变异，具体包括，对于每个家族，随机选择两个1～N之间的数字，交换家族内两个数字之间的编码，以实现一次倒向变异；家族排列次序的越前，对相应家族的光谱区间编码进行倒向变异的次数越少。
进一步地，所述新群体生成模块，根据家族变异前后的目标函数值确定相应家族的后代，具体包括，若家族变异前的目标函数值大于家族变异后的目标函数值，则以变异后的家族作为相应家族的后代，否则，以变异前的家族作为相应家族的后代。
与现有技术相比，本发明的有益效果包括：通过将光谱划分成N个光谱区间，将所述N个光谱区间分别进行随机编码，以N个经编码的光谱区间组成一个家族，以m个家族形成群体；获取群体中的每个家族的目标函数值，根据每个家族的目标函数值的大小，从小到大对所有家族进行排列，根据每一家族的排列次序，对每个家族的光谱区间编码进行变异，根据家族变异前后的目标函数值确定相应家族的后代，以每个家族的后代形成新的群体；重新形成新的群体，直至达到设定变异次数为止，获取最新的群体中每个家族的目标函数值，以目标函数值最小的家族对应的光谱区间编码作为最佳光谱区间编码，根据最佳光谱区间编码获取最佳光谱区间；提高了在光谱分区数较大时，光谱区间选择的速度和精度。
附图说明
图1是本发明实施例1所述的光谱区间快速选择方法的流程示意图；
图2是本发明实施例1所述的光谱区间划分示意图；
图3是本发明实施例1所述的倒向变异的示意图；
图4是本发明实施例1所述的光谱分区及平均计算时间对比图；
图5是本发明实施例1所述的光谱分区及均方根误差对比图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1
本发明实施例提供了一种光谱区间快速选择方法，其流程示意图，如图1所示，所述光谱区间快速选择方法，包括以下步骤：
步骤S1、将光谱划分成N个光谱区间，将所述N个光谱区间分别进行随机编码，以N个经编码的光谱区间组成一个家族，以m个家族形成群体；
步骤S2、获取群体中的每个家族的目标函数值，根据每个家族的目标函数值的大小，从小到大对所有家族进行排列，根据每一家族的排列次序，对每个家族的光谱区间编码进行变异，根据家族变异前后的目标函数值确定相应家族的后代，以每个家族的后代形成新的群体；
步骤S3、对新的群体重复执行步骤S2，直至达到设定变异次数为止，获取最新的群体中每个家族的目标函数值，以目标函数值最小的家族对应的光谱区间编码作为最佳光谱区间编码，根据最佳光谱区间编码获取最佳光谱区间；其中，N、m为正整数。
需要说明的是，所述设定变异次数为迭代次数，可以通过实际情况进行调整，例如取5～20之间；
优选的，将所述N个光谱区间分别进行随机编码，具体包括，将所述N个光谱区间分别随机编码为1或者0，编码为1的光谱区间为有效光谱区间，编码为0的光谱区间为无效光谱区间。
具体实施时，编码为1的区间为有效光谱区间即被选中参与后续关于光谱区间的建模，编码为0的区间为无效光谱区间，不参与后续关于光谱区间的建模；可选，5≤m≤50；
一个具体实施，一个光谱等分成20个光谱区间，即N＝20，对20个光谱区间的随机编码，组成的家族，光谱区间划分示意图，如图2所示，图2中，上图为一个家族中的光谱区间编码，下图为对应的光谱区间编号。
优选的，获取群体中的每个家族的目标函数值，具体包括，利用偏最小二乘法计算每个家族的目标函数值，
Figure BDA0002348089940000041
其中，RMSECV为均方根误差值，n为样品光谱的数量，yi为第i个样品光谱的性质测量值，
Figure BDA0002348089940000051
为第i个样品光谱的性质预测值；性质预测值/>
Figure BDA0002348089940000052
为可通过性质校正模型获取；
其中，性质校正模型可为偏最小二乘法等模型方法；样品光谱的数量即为参与后续建模的光谱数量，例如60个，这60个样品光谱的光谱区间编码相同；样品光谱的性质测量值，可通过实验测试得到。
优选的，根据每一家族的排列次序，对每个家族的光谱区间编码进行变异，具体包括，对于每个家族，随机选择两个1～N之间的数字，交换家族内两个数字之间的编码，以实现一次倒向变异；家族排列次序的越前，对相应家族的光谱区间编码进行倒向变异的次数越少。
具体实施时，根据排队次序对每个家族分配变异次数，排队越靠前，变异次数越少，越往后变异次数越多，例如，排序在第1位的家族变异的次数为1，排在第m位(末位)的家族变异的次数为m；当产生的随机数小于变异的概率时候发生变异，变异策略为倒向变异，随机产生两个1～N之间的数字(N为光谱分区数)，交换家族内两个数字之间的编码，倒向变异的示意图，如图3所示；
比较每个家族变异前后的目标函数值，例如，每次变异前的家族记为np，目标函数值为fp,经过一次变异后的家族记为nl,目标函数值为fl；如果fp≤fl,则将np作为家族的后代，如果fp>fl,则将nl作为家族的后代；
优选的，所述根据家族变异前后的目标函数值确定相应家族的后代，具体包括，若家族变异前的目标函数值大于家族变异后的目标函数值，则以变异后的家族作为相应家族的后代，否则，以变异前的家族作为相应家族的后代。
具体实施时，根据得到的最佳光谱区间建立性质预测模型，通过将光谱区间快速选择方法(偏最小二乘列队竞争方法)与向前区间偏最小二乘算法对比，得到光谱分区及平均计算时间对比图，如图4所示，得到光谱分区及均方根误差对比图，如图5所示；可见本发明提供的技术方案在光谱分区数较大(例如，光谱分区数大于15)的时候计算速度快，计算精度高。
实施例2
本发明实施例还提供了一种光谱区间快速选择系统，包括光谱区间划分及编码模块、新群体生成模块和最佳光谱区间确定模块；
所述光谱区间划分及编码模块，用于将光谱划分成N个光谱区间，将所述N个光谱区间分别进行随机编码，以N个经编码的光谱区间组成一个家族，以m个家族形成群体；
所述新群体生成模块，用于获取群体中的每个家族的目标函数值，根据每个家族的目标函数值的大小，从小到大对所有家族进行排列，根据每一家族的排列次序，对每个家族的光谱区间编码进行变异，根据家族变异前后的目标函数值确定相应家族的后代，以每个家族的后代形成新的群体；
所述最佳光谱区间编码确定模块，用于使新群体生成模块重复执行，直至达到设定变异次数为止，获取最新的群体中每个家族的目标函数值，以目标函数值最小的家族对应的光谱区间编码作为最佳光谱区间编码，根据最佳光谱区间编码获取最佳光谱区间；其中，N、m为正整数。
进一步地，所述光谱区间划分及编码模块，将所述N个光谱区间分别进行随机编码，具体包括，将所述N个光谱区间分别随机编码为1或者0，编码为1的光谱区间为有效光谱区间，编码为0的光谱区间为无效光谱区间。
进一步地，所述新群体生成模块，获取群体中的每个家族的目标函数值，具体包括，利用偏最小二乘法计算每个家族的目标函数值，
Figure BDA0002348089940000061
优选的，RMSECV为均方根误差值，n为样品光谱的数量，yi为第i个样品的性质测量值，
Figure BDA0002348089940000062
为第i个样品光谱的性质预测值。
优选的，所述新群体生成模块，根据每一家族的排列次序，对每个家族的光谱区间编码进行变异，具体包括，对于每个家族，随机选择两个1～N之间的数字，交换家族内两个数字之间的编码，以实现一次倒向变异；家族排列次序的越前，对相应家族的光谱区间编码进行倒向变异的次数越少。
优选的，所述新群体生成模块，根据家族变异前后的目标函数值确定相应家族的后代，具体包括，若家族变异前的目标函数值大于家族变异后的目标函数值，则以变异后的家族作为相应家族的后代，否则，以变异前的家族作为相应家族的后代。
本发明公开了一种光谱区间快速选择方法及系统，通过将光谱划分成N个光谱区间，将所述N个光谱区间分别进行随机编码，以N个经编码的光谱区间组成一个家族，以m个家族形成群体；获取群体中的每个家族的目标函数值，根据每个家族的目标函数值的大小，从小到大对所有家族进行排列，根据每一家族的排列次序，对每个家族的光谱区间编码进行变异，根据家族变异前后的目标函数值确定相应家族的后代，以每个家族的后代形成新的群体；重新形成新的群体，直至达到设定变异次数为止，获取最新的群体中每个家族的目标函数值，以目标函数值最小的家族对应的光谱区间编码作为最佳光谱区间编码，根据最佳光谱区间编码获取最佳光谱区间；提高了在光谱分区数较大时，光谱区间选择的速度和精度。
以上所述本发明的具体实施方式，并不构成对本发明保护范围的限定。任何根据本发明的技术构思所做出的各种其他相应的改变与变形，均应包含在本发明权利要求的保护范围内。

Claims (8)

1.一种光谱区间快速选择方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1、将光谱划分成N个光谱区间，将所述N个光谱区间分别进行随机编码，以N个经编码的光谱区间组成一个家族，以m个家族形成群体；
步骤S2、获取群体中的每个家族的目标函数值，根据每个家族的目标函数值的大小，从小到大对所有家族进行排列，根据每一家族的排列次序，对每个家族的光谱区间编码进行变异，根据家族变异前后的目标函数值确定相应家族的后代，以每个家族的后代形成新的群体；
步骤S3、对新的群体重复执行步骤S2，直至达到设定变异次数为止，获取最新的群体中每个家族的目标函数值，以目标函数值最小的家族对应的光谱区间编码作为最佳光谱区间编码，根据最佳光谱区间编码获取最佳光谱区间；其中，N、m为正整数；
所述根据每一家族的排列次序，对每个家族的光谱区间编码进行变异，具体包括，对于每个家族，随机选择两个1~N之间的数字，交换家族内两个数字之间的编码，以实现一次倒向变异；家族排列次序的越前，对相应家族的光谱区间编码进行倒向变异的次数越少。
2.根据权利要求1所述的光谱区间快速选择方法，其特征在于，所述将所述N个光谱区间分别进行随机编码，具体包括，将所述N个光谱区间分别随机编码为1或者0，编码为1的光谱区间为有效光谱区间，编码为0的光谱区间为无效光谱区间。
3.根据权利要求1所述的光谱区间快速选择方法，其特征在于，所述获取群体中的每个家族的目标函数值，具体包括，利用偏最小二乘法计算每个家族的目标函数值，
Figure 951295DEST_PATH_IMAGE001
其中，
Figure 23156DEST_PATH_IMAGE002
为均方根误差值，
Figure 401048DEST_PATH_IMAGE003
为样品光谱的数量，
Figure 18105DEST_PATH_IMAGE004
为第
Figure 543764DEST_PATH_IMAGE005
个样品光谱的性
质测量值，
Figure 357000DEST_PATH_IMAGE006
为第
Figure 386136DEST_PATH_IMAGE005
个样品光谱的性质预测值。
4.根据权利要求1所述的光谱区间快速选择方法，其特征在于，所述根据家族变异前后的目标函数值确定相应家族的后代，具体包括，若家族变异前的目标函数值大于家族变异后的目标函数值，则以变异后的家族作为相应家族的后代，否则，以变异前的家族作为相应家族的后代。
5.一种光谱区间快速选择系统，其特征在于，包括光谱区间划分及编码模块、新群体生成模块和最佳光谱区间确定模块；
所述光谱区间划分及编码模块，用于将光谱划分成N个光谱区间，将所述N个光谱区间分别进行随机编码，以N个经编码的光谱区间组成一个家族，以m个家族形成群体；
所述新群体生成模块，用于获取群体中的每个家族的目标函数值，根据每个家族的目标函数值的大小，从小到大对所有家族进行排列，根据每一家族的排列次序，对每个家族的光谱区间编码进行变异，根据家族变异前后的目标函数值确定相应家族的后代，以每个家族的后代形成新的群体；
所述最佳光谱区间确定模块，用于使新群体生成模块重复执行，直至达到设定变异次数为止，获取最新的群体中每个家族的目标函数值，以目标函数值最小的家族对应的光谱区间编码作为最佳光谱区间编码，根据最佳光谱区间编码获取最佳光谱区间；其中，N、m为正整数；
所述新群体生成模块，根据每一家族的排列次序，对每个家族的光谱区间编码进行变异，具体包括，对于每个家族，随机选择两个1~N之间的数字，交换家族内两个数字之间的编码，以实现一次倒向变异；家族排列次序的越前，对相应家族的光谱区间编码进行倒向变异的次数越少。
6.根据权利要求5所述的光谱区间快速选择系统，其特征在于，所述光谱区间划分及编码模块，将所述N个光谱区间分别进行随机编码，具体包括，将所述N个光谱区间分别随机编码为1或者0，编码为1的光谱区间为有效光谱区间，编码为0的光谱区间为无效光谱区间。
7.根据权利要求5所述的光谱区间快速选择系统，其特征在于，所述新群体生成模块，获取群体中的每个家族的目标函数值，具体包括，利用偏最小二乘法计算每个家族的目标函数值，
Figure 954520DEST_PATH_IMAGE007
其中，
Figure 639579DEST_PATH_IMAGE008
为均方根误差值，
Figure 803976DEST_PATH_IMAGE003
为样品光谱的数量，
Figure 953197DEST_PATH_IMAGE004
为第
Figure 426904DEST_PATH_IMAGE005
个样品光谱的性
质测量值，
Figure 395997DEST_PATH_IMAGE006
为第
Figure 551035DEST_PATH_IMAGE005
个样品光谱的性质预测值。
8.根据权利要求5所述的光谱区间快速选择系统，其特征在于，所述新群体生成模块，根据家族变异前后的目标函数值确定相应家族的后代，具体包括，若家族变异前的目标函数值大于家族变异后的目标函数值，则以变异后的家族作为相应家族的后代，否则，以变异前的家族作为相应家族的后代。
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