[发明专利]基于离散多重宇宙优化算法的红外光谱波长选择方法

摘要

本发明涉及红外光谱波长选择技术领域，更具体而言，涉及一种基于离散多重宇宙优化算法的红外光谱波长选择方法；本发明提出一种离散型的多重宇宙优化算法，并将其应用于红外光谱的波长选择领域；该方法将红外光谱波长选择问题映射为离散变量的优化问题，即先将整个光谱范围划分成若干个子区间，然后用一串仅含有“1”或“0”的二进制编码表示对应子区间的选择与否，接着对现有的多重宇宙优化算法进行离散化处理，最后进行迭代优化计算，从而筛选出最佳的特征波长组合；本发明主要应用在红外光谱波长选择方面。

主权项

基于离散多重宇宙优化算法的红外光谱波长选择方法，其特征在于，按照以下步骤进行：步骤一、将整个数据集划分为两部分：训练集和验证集；所述训练集用于创建回归模型，所述验证集用于构建离散多重宇宙优化算法的适应度函数；步骤二、将整个光谱范围划分为若干个子区间，整个光谱范围用一串二进制码表示，对应子区间的选择与否用“1”与“0”表示；步骤三、随机产生一定规模的初始化种群，针对每个个体，先将其中编码为“1”对应的子区间光谱提取出来，并利用训练集创建回归模型；接着计算验证集的预测结果并选取相关的评价指标作为该个体对应的适应度函数值；步骤四、利用多重宇宙优化算法进行迭代优化以产生新的种群；步骤五、在每次迭代过程中，需要对新产生的个体进行离散化处理；步骤六、计算新产生的种群中每个个体的适应度函数值，并对相关的参数值进行更新；步骤七、判断是否满足迭代停止条件；若满足，则退出，输出最优值；否则，返回步骤四。