【摘 要】
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为了简化农药检测的预测模型,提高模型预测精度,采用红外光谱技术结合基于变异的紧凑遗传算法对波长变量进行筛选,一定程度上减少了无信息变量和干扰变量。通过不同算法选择
【机 构】
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上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海市现代光学系统重点实验室
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为了简化农药检测的预测模型,提高模型预测精度,采用红外光谱技术结合基于变异的紧凑遗传算法对波长变量进行筛选,一定程度上减少了无信息变量和干扰变量。通过不同算法选择的波长变量建立预测模型,mCGA得到的预测均方根偏差平均值是0.198,而与mCGA比较的紧凑遗传算法、简单遗传算法得到的预测均方根偏差平均值分别为0.241、0.289,mCGA具有最小误差。结果表明,采用mCGA进行变量选择,能有效提高模型收敛速度及模型准确度,实现农药含量快速高效的检测。
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