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基于傅里叶变换红外光谱和siPLS-GA-PLS的水稻叶片氮素含量预测研究
被引量：
14
1
作者
林芬芳
陈祝炉
+2 位作者
王珂
邓劲松
许红卫
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期277-280,共4页
傅里叶变换中红外光谱谱区宽,搜索空间大,需要采用高效率和高质量的算法进行波长选择.敏感波段及其组合的选择是简化分析模型和提高模型预测精度的关键技术之一.本研究以水稻孕穗期叶片干样的中红外光谱透射率和叶片氮素含量为数据源,...
傅里叶变换中红外光谱谱区宽,搜索空间大,需要采用高效率和高质量的算法进行波长选择.敏感波段及其组合的选择是简化分析模型和提高模型预测精度的关键技术之一.本研究以水稻孕穗期叶片干样的中红外光谱透射率和叶片氮素含量为数据源,通过协同偏最小二乘算法（siPLS）从宽谱区中初选出波段范围1583.3-992.2cm^-1,再采用迭代遗传算法（GA）从中选出了84个水稻叶片氮素含量预测的敏感波段.研究结果显示以此敏感波段建立的偏最小二乘回归模型的预测均方根误差（RMSEP）和水稻叶片总氮含量的测量值与预测值之间的相关系数分别为0.1186和0.9120,该预测结果明显优于协同偏最小二乘法（siPLS）和光谱指数NFSA的预测结果,说明傅里叶变换红外光谱技术结合siPLS-GA-PLS算法能够实现水稻叶片氮素含量的预测.
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关键词
水稻
氮
傅里叶变换红外光谱
协同
偏
最小
二
乘法
遗传-偏最小二乘法
在线阅读
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职称材料
量子GA-PLS特征选择算法及其应用
被引量：
6
2
作者
李胜
张培林
+1 位作者
李兵
周云川
《量子电子学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第2期194-201,共8页
为进一步提高遗传算法-偏最小二乘法的计算速度和计算效率,将量子算法融合到遗传算法-偏最小二乘法中,提出一种新的特征选择方法;量子遗传算法-偏最小二乘法(Quantum genetic algorithm-partial square least,QGA-PLS)算法。该方法利用...
为进一步提高遗传算法-偏最小二乘法的计算速度和计算效率,将量子算法融合到遗传算法-偏最小二乘法中,提出一种新的特征选择方法;量子遗传算法-偏最小二乘法(Quantum genetic algorithm-partial square least,QGA-PLS)算法。该方法利用量子态和叠加态原理对染色体进行编码,采用量子旋转门进行遗传操作,以实现参数的更新和增强种群多样性.同时,用量子计算重新构建了偏最小二乘法回归模型来计算个体适应度,以充分发挥快速收敛和全局优化能力.将方法应用于函数极值优化和Iris数据集的特征选择,实验结果表明,QGA-PLS在特征选择、运算时间和分类准确率方面优于QGA和GA-PLS,从而验证了QGA-PLS算法的有效性.
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关键词
量子光学
量子
遗传
算法
-
偏
最小
二
乘法
量子计算
特征选择
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职称材料
题名
基于傅里叶变换红外光谱和siPLS-GA-PLS的水稻叶片氮素含量预测研究
被引量：
14
1
作者
林芬芳
陈祝炉
王珂
邓劲松
许红卫
机构
浙江大学农业遥感与信息技术应用研究所
出处
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第4期277-280,共4页
基金
国家自然科学基金(30571112)
国家高技术研究发展计划(2006AA10Z204)
国家博士后科学基金(20070421194)资助项目
文摘
傅里叶变换中红外光谱谱区宽,搜索空间大,需要采用高效率和高质量的算法进行波长选择.敏感波段及其组合的选择是简化分析模型和提高模型预测精度的关键技术之一.本研究以水稻孕穗期叶片干样的中红外光谱透射率和叶片氮素含量为数据源,通过协同偏最小二乘算法（siPLS）从宽谱区中初选出波段范围1583.3-992.2cm^-1,再采用迭代遗传算法（GA）从中选出了84个水稻叶片氮素含量预测的敏感波段.研究结果显示以此敏感波段建立的偏最小二乘回归模型的预测均方根误差（RMSEP）和水稻叶片总氮含量的测量值与预测值之间的相关系数分别为0.1186和0.9120,该预测结果明显优于协同偏最小二乘法（siPLS）和光谱指数NFSA的预测结果,说明傅里叶变换红外光谱技术结合siPLS-GA-PLS算法能够实现水稻叶片氮素含量的预测.
关键词
水稻
氮
傅里叶变换红外光谱
协同
偏
最小
二
乘法
遗传-偏最小二乘法
Keywords
rice
nitrogen
FTIR spectra
siPKS
GA
-
PLS
分类号
O657.33 [理学—分析化学]
S511 [农业科学—作物学]
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职称材料
题名
量子GA-PLS特征选择算法及其应用
被引量：
6
2
作者
李胜
张培林
李兵
周云川
机构
军械工程学院七系
军械工程学院四系
军械工程学院军械技术研究所
出处
《量子电子学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014年第2期194-201,共8页
基金
国家自然科学基金(E51205405)资助
文摘
为进一步提高遗传算法-偏最小二乘法的计算速度和计算效率,将量子算法融合到遗传算法-偏最小二乘法中,提出一种新的特征选择方法;量子遗传算法-偏最小二乘法(Quantum genetic algorithm-partial square least,QGA-PLS)算法。该方法利用量子态和叠加态原理对染色体进行编码,采用量子旋转门进行遗传操作,以实现参数的更新和增强种群多样性.同时,用量子计算重新构建了偏最小二乘法回归模型来计算个体适应度,以充分发挥快速收敛和全局优化能力.将方法应用于函数极值优化和Iris数据集的特征选择,实验结果表明,QGA-PLS在特征选择、运算时间和分类准确率方面优于QGA和GA-PLS,从而验证了QGA-PLS算法的有效性.
关键词
量子光学
量子
遗传
算法
-
偏
最小
二
乘法
量子计算
特征选择
Keywords
quantum optics
quantum genetic algorithm
-
partial square least （QGA
-
PLS）
quantum computation
feature selection
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于傅里叶变换红外光谱和siPLS-GA-PLS的水稻叶片氮素含量预测研究
林芬芳
陈祝炉
王珂
邓劲松
许红卫
《红外与毫米波学报》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
量子GA-PLS特征选择算法及其应用
李胜
张培林
李兵
周云川
《量子电子学报》
CAS
CSCD
北大核心
2014
6
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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