【摘 要】
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本文研究禁忌搜索(Tabu Search)方法对近红外(NIR)光谱分析的样本集划分的优化策略,提出通过设置禁忌表长度、调试候选解集的数量和迭代次数来寻找样本集划分的最优化方案。
【机 构】
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桂林理工大学理学院,广东星创众谱仪器有限公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61505037),广西自然科学基金项目(2018GXNSFAA050045)资助
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本文研究禁忌搜索(Tabu Search)方法对近红外(NIR)光谱分析的样本集划分的优化策略,提出通过设置禁忌表长度、调试候选解集的数量和迭代次数来寻找样本集划分的最优化方案。以鱼粉蛋白的NIR光谱定量分析为例,基于Tabu Search参数调试优选训练样本集,结合偏最小二乘法建模确定最优化参数,以提高NIR分析模型的预测效果。实验结果表明,利用多个候选解集经过多次迭代的Tabu Search优化,能够找到合适的训练样本和验证样本的划分,其NIR建模效果明显优于一般随机划分的建模效果。Tabu Sear
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