АЛГОРИТМ ИНДУЦИРОВАННЫХ ГЕНЕТИЧЕСКИХ МУТАЦИЙ ДЛЯ ОТБОРА СПЕКТРАЛЬНЫХ ПЕРЕМЕННЫХ В БЛИЖНЕЙ ИНФРАКРАСНОЙ СПЕКТРОСКОПИИ

Предлагается новый метод выбора спектральных переменных для ближней ИК спектроскопии — алгоритм индуцированных генетических мутаций (IMGA). Основываясь на генетическом алгоритме (GA), IMGA значительно упрощает процесс биологической эволюции, которая не только наследует преимущества глобальной оптимизации GA, но и эффективно улучшает скорость конвергенции. IMGA применен для выбора характерных спектральных переменных для идентификации происхождения зеленого чая. После пяти серий генетических эволюций из 156 спектральных переменных выбраны 11 характерных спектральных переменных, на основе которых с помощью метода частичных наименьших квадратов (PLS) построена классификационная модель, при этом для набора прогнозирования чувствительность и определенность классификационной модели повышаются до единицы. Показано, что IMGA можно использовать для выбора характеристических спектральных переменных и существенно улучшить точность прогнозирования и скорость расчета модели для ближней ИК области.

1. V. R. Sinija, H. N. Mishra, Food Bioproc. Technol., 4, 136–141 (2011).

2. X. G. Zhuang, L. L. Wang, Q. Chen, X. Y. Wu, J. X. Fang, Sci. China Technol., 60, 84–90 (2017).

3. Q. S. Chen, J. W. Zhao, H. Lin, Spectrochim. Acta, A, 72, 845–850 (2009).

4. D. Ono, T. Bamba, Y. Oku, T. Yonetani, E. Fukusaki, J. Biosci. Bioeng., 112, 247–251 (2011).

5. Z. M. Guo, Q. S. Chen, L. P. Chen, W. Q. Huang, C. Zhang, C. J. Zhao, Appl. Spectrosc., 65, 1062–1067 (2011).

6. Q. O. Yang, J. W. Zhao, Q. S. Chen, H. Lin, Z. B. Sun, Anal. Methods, 4, 940–946 (2012).

7. M. Vohland, M. Ludwig, S. Thiele-Bruhn, B. Ludwig, Geoderma, 223-225, 88–96 (2014).

8. H. Jiang, G. H. Liu, C. L. Mei, S. Yu, X. H. Xiao, Y. H. Ding, Anal. Bioanal. Chem., 404, 603–611 (2012).

9. B. M. Smith, P. J. Gemperline, Anal. Chim. Acta, 423, 167–177 (2000).

10. J. Y. Shi, X. P. Yin, X. B. Zou, J. W. Zhao, S. G. Ju, Chin. Soc. Agric. Mach., 41, 99–103 (2010).

11. M. Ghasemi-Varnamkhasti, S. S. Mohtasebi, M. L. Rodriguez-Mendez, A. A. Gomes, M. C. U. Araújo, R. K. H. Galvão, Talanta, 89, 286–291 (2012).

12. X. G. Zhuang, L. L. Wang, X. Y. Wu, J. X. Fang, J. Infrared Millimeter Waves, 35, 200–205 (2016).

13. J. Jiang, R. J. Berry, H. W. Siesler, Y. Ozaki, Anal. Chem., 74, 3555–3565 (2002).

14. R. Leardi, A. L. Gonzalez, Chemometr. Intell. Lab., 41, 195–207 (1998).

15. Q. S. Chen, P. Jiang, J. W. Zhao, Spectrochim. Acta, A, 76, 50–55 (2010).

16. J. H. Holland, Adaptation in Natural and Artificial Systems, MIT Press, 126–137 (1975).

17. L. Cséfalvayová, M. Pelikan, I. Kralj Cigić, J. Kolar, M. Strlič, Talanta, 82, 1784–1790 (2010).

18. Y. F. Zhai, L. J. Cui, X. Zhou, Y. Gao, T. Fei, W. X. Gao, Int. J. Remote Sens., 34, 2502–2518 (2013).