摘要针对藻类荧光光谱解析中常见的信息冗余和光谱相关性问题，基于偏最小二乘（ＰＬＳ）的方法，提出了区间蒙特卡罗偏最小二乘（）方法，有效地解决了特征波长的选取问题。

提出了一种基于模拟退火(SA)算法和最小二乘法支持向量机(LS-SVM)选择可见-近红外光谱特征波长的新方法(SA-LS-SVM)。该方法用LS-SVM作为识别器, 用识别率作为SA的目标函数, 提取合适的特征波长数以及对应的特征波长。3种不同品牌的润滑油可见-近红外光谱的特征波长分别用SA-LS-SVM, 主成分回归分析(PCA)和偏最小二乘法(PLS)进行处理, 提取特征波长或主成分, 然后结合反向传播人工神经网络(BP-ANN)对各种处理方法进行识别预测。结果发现, SA-LS-SVM只需从751个数据光谱中提取4个特征波长, 就可以使三种品牌润滑油的识别率达到了100%, 而其他所有的方法发现预测率都达不到100%, 由此验证了SA-LS-SVM的优越性。实验结果表明, SA-LS-SVM不仅能有效地减少建模的变量数, 而且可以提高预测精度。

基于自标度数据的偏最小二乘（PLS）回归系数是一个重要变量的理论，云永欢等提出了一种新的变量选择策略&迭代变量子集优化（IVSO）。在这项工作中，每个子模型中产生的回归系数都被规范化以消除影响。在每一轮迭代中，将从子模型中得到的各变量的回归系数相加，以评估其重要性水平。采用加权二元矩阵抽样（WBMS）和序贯加法两步法，以竞争的方式逐步、温和地消除非信息变量，降低重要变量丢失的风险。此外，还考虑到，通过交叉验证产生的潜在变量的最佳数量将对回归系数产生很大的差异，有时这种差异甚至可以变化几个数量级。

提出了一种遗传区间偏最小二乘法(GA-iPLS),并用该方法快速提取苹果糖度近红外光谱的特征区域,在此基础上采用遗传偏最小二乘法(GA-PLS)提取苹果糖度近红外光谱的特征波长,进行苹果糖度预测。结果表明,整个光谱等分为40个子区间,遗传区间偏最小二乘法能快速寻找出5个特征子区间(第4,6,8,11,18号);在5个特征子区间的基础上用遗传偏最小二乘法继续优化,从中提取44个特征波长。建立在5个特征子区间和44个特征波长上的偏最小二乘法模型精度均优于全光谱偏最小二乘法模型,对预测集的预测相关系数提高了近10％;且模型得到了很大的简化,用于建模的主因子数减少了7个。这些结果表明,用这两种方法不但可以建立简洁、数据运算量少的模型,还可以快速地提取近红外光谱的特征区域和特征波长。

在特征波长选取方面有一些创新，可以作为参考。在特征波长选取方面有一些创新，可以作为参考。（基于高光谱成像的蓝莓内部品质检测 特征波长选择方法研究 古文君 1 ，田有文 1* ，张 芳 1 ，赖兴涛 1 ，何 宽 1 ，姚 萍 1 ，刘博林 2）