[发明专利]基于粒子群优化算法的同步荧光光谱特征波长筛选方法在审
| 申请号： | 201410174884.2 | 申请日： | 2014-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN104062273A | 公开（公告）日： | 2014-09-24 |
| 发明（设计）人： | 赵进辉;刘木华;袁海超 | 申请（专利权）人： | 江西农业大学 |
| 主分类号： | G01N21/64 | 分类号： | G01N21/64;G06N3/00 |
| 代理公司： | 南昌新天下专利商标代理有限公司 36115 | 代理人： | 薛端石 |
| 地址： | 330045 江西省*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于粒子群优化算法的同步荧光光谱特征波长筛选方法，包括（1）对三维同步荧光光谱进行平行因子分析法分析以确定检测抗生素的最佳波长差△λ，（2）对最佳波长差△λ下的同步荧光光谱进行光谱去噪预处理及光谱归一化处理；（3）用粒子群优化算法筛选出k个同步荧光光谱特征波长；（4）应用粒子群优化算法优化支持向量回归（SVR）模型核函数参数(c,g)，进而建立基于粒子群优化算法的SVR预测模型。本发明的基于粒子群优化算法的同步荧光光谱特征波长筛选方法有益于肉及其制品等食品中抗生素残留的预测模型精度和速度的提高，为肉及其制品等食品中抗生素残留检测提供了一种新的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 粒子 优化 算法 同步 荧光 光谱 特征 波长 筛选 方法 | ||
【主权项】：
一种基于粒子群优化算法的同步荧光光谱特征波长筛选方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：(1)确定三维同步荧光光谱中检测到的抗生素的最佳波长差△λ；(2)对最佳波长差△λ下的一维同步荧光光谱依次进行光谱去噪预处理及光谱归一化处理；(3)用粒子群优化算法筛选出k个经步骤(2)处理后的一维同步荧光光谱特征波长；(4)应用粒子群优化算法优化支持向量回归模型核函数参数(c，g)，进而建立粒子群优化算法优化支持向量回归预测模型。
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