【摘 要】
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针对在利用遗传算法进行样品选择（SSGA）时,使用原光谱矩阵运算时间非常长的问题,提出了一种使用主成分得分矩阵代替原光谱矩阵进行选样的新算法（PCA-SSGA）。讨论了PCA-SSGA算法的
【机 构】
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西南大学工程技术学院,重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
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针对在利用遗传算法进行样品选择（SSGA）时,使用原光谱矩阵运算时间非常长的问题,提出了一种使用主成分得分矩阵代替原光谱矩阵进行选样的新算法（PCA-SSGA）。讨论了PCA-SSGA算法的主成分分解,染色体编码与解码,目标函数与适应度函数确定,选择算子、交叉算子、变异算子等。在VisualC＋＋环境中开发了PCA-SSGA软件系统。通过对131份小麦籽粒样品针对其干基蛋白含量进行PCA-SSGA运算,经过39200代进化,最终找出最佳样品组合：样品数目由131减少为70,通过偏最小二乘留一法交叉验证（P
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