为优选小麦粉蛋白质近红外建模校正集,在传统K/S(Kennard/Stone)方法划分的初始校正集基础上采用二进制蜻蜓算法(binary dragonfly algorithm,BDA)挑选代表性样品,建立小麦粉蛋白质含量偏最小二乘回归(partial least square regression,...为优选小麦粉蛋白质近红外建模校正集,在传统K/S(Kennard/Stone)方法划分的初始校正集基础上采用二进制蜻蜓算法(binary dragonfly algorithm,BDA)挑选代表性样品,建立小麦粉蛋白质含量偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)模型,并用预测集检验评估模型的稳定性及预测性能。结果表明:BDA挑选出的最佳校正集样品数量为30个,所建模型的预测决定系数(R_(p)^(2))为0.9564,预测标准偏差(root mean square errors of prediction,RMSEP)为0.2781,与传统K/S划分的100个初始校正集的建模效果(R_(p)^(2):0.9388,RMSEP:0.3294)相比,R_(p)^(2)提高了1.87%,RMSEP降低了15.57%。10次BDA实验优选出校正集的平均数量为30.2个,且所建10个模型蛋白质含量预测效果均优于初始校正集建模。综上,BDA算法可以优选出数量少、具有代表性的校正集样品,建立的小麦粉蛋白质PLSR模型稳定性好、预测精度高,可为小麦粉品质近红外检测分析提供一种高效的校正集优选方法。展开更多
针对基本蜻蜓算法(dragonfly algorithm,DA)容易陷入局部最优、收敛速度慢及寻优精度低等缺陷,提出了基于随机替换和混合变异的蜻蜓算法(dragonfly algorithm based on random substitution and hybrid mutation,DASM)。首先,利用混沌...针对基本蜻蜓算法(dragonfly algorithm,DA)容易陷入局部最优、收敛速度慢及寻优精度低等缺陷,提出了基于随机替换和混合变异的蜻蜓算法(dragonfly algorithm based on random substitution and hybrid mutation,DASM)。首先,利用混沌映射提升初始解的质量;其次,引入中心点随机替换策略,从而提高算法收敛速度;最后,通过对种群个体进行变异操作,从而跳出局部最优,提高算法收敛精度。仿真实验结果表明,提出的改进算法相比基本蜻蜓算法和部分改进算法,有较好的寻优性能。展开更多
文摘为优选小麦粉蛋白质近红外建模校正集,在传统K/S(Kennard/Stone)方法划分的初始校正集基础上采用二进制蜻蜓算法(binary dragonfly algorithm,BDA)挑选代表性样品,建立小麦粉蛋白质含量偏最小二乘回归(partial least square regression,PLSR)模型,并用预测集检验评估模型的稳定性及预测性能。结果表明:BDA挑选出的最佳校正集样品数量为30个,所建模型的预测决定系数(R_(p)^(2))为0.9564,预测标准偏差(root mean square errors of prediction,RMSEP)为0.2781,与传统K/S划分的100个初始校正集的建模效果(R_(p)^(2):0.9388,RMSEP:0.3294)相比,R_(p)^(2)提高了1.87%,RMSEP降低了15.57%。10次BDA实验优选出校正集的平均数量为30.2个,且所建10个模型蛋白质含量预测效果均优于初始校正集建模。综上,BDA算法可以优选出数量少、具有代表性的校正集样品,建立的小麦粉蛋白质PLSR模型稳定性好、预测精度高,可为小麦粉品质近红外检测分析提供一种高效的校正集优选方法。
文摘针对基本蜻蜓算法(dragonfly algorithm,DA)容易陷入局部最优、收敛速度慢及寻优精度低等缺陷,提出了基于随机替换和混合变异的蜻蜓算法(dragonfly algorithm based on random substitution and hybrid mutation,DASM)。首先,利用混沌映射提升初始解的质量;其次,引入中心点随机替换策略,从而提高算法收敛速度;最后,通过对种群个体进行变异操作,从而跳出局部最优,提高算法收敛精度。仿真实验结果表明,提出的改进算法相比基本蜻蜓算法和部分改进算法,有较好的寻优性能。
