蚁群和遗传算法优化花茶花青素近红外光谱预测模型的比较

来源 :食品与生物技术学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lpf881

【摘要】

：

以建立花茶花青素含量的最优近红外光谱模型为目标,对比研究了蚁群算法（Ant ColonyOptimization,ACO）和遗传算法（Genetic Algorithm,GA）优化近红外光谱谱区的效果。ACO-i PLS将全

【作者】

：

李艳肖黄晓玮邹小波赵杰文石吉勇张小磊

【机构】

：

江苏大学食品与生物工程学院

【出处】

：

食品与生物技术学报

【发表日期】

：

2015年6期

【关键词】

：

蚁群算法遗传算法区间偏最小二乘法花茶花青素定量分析模型 ant colony optimizationgenetic algorithminterva

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以建立花茶花青素含量的最优近红外光谱模型为目标,对比研究了蚁群算法（Ant ColonyOptimization,ACO）和遗传算法（Genetic Algorithm,GA）优化近红外光谱谱区的效果。ACO-i PLS将全光谱划分为12个子区间时,优选出第1、9、10共3个子区间,所建的校正集和预测集相关系数分别为0.901 3和0.864 2;交互验证均方根误差（RMSECV）和预测均方根误差（RMSEP）分别为0.160 0 mg/g和0.202 0 mg/g;GA-i PLS将全光谱划分为15个子

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