蟻群算法在近紅外光譜分析中的應(yīng)用研究.pdf

1、蟻群算法(AntColonyAlgorithmACA)作為一種源于大自然中生物世界的新的仿生類算法受到科研工作者的重視。蟻群算法是受到對(duì)真實(shí)的蟻群行為的研究啟發(fā)而提出的，它是一種隨機(jī)搜索算法，與其它模擬進(jìn)化算法一樣，通過候選解組成的群體進(jìn)化過程來尋求最優(yōu)解。 蟻群算法自產(chǎn)生以來，目前已被成功地應(yīng)用于通訊、交通和人工智能等領(lǐng)域。 本文主要介紹的是將蟻群算法應(yīng)用于近紅外光譜的建模過程之中，建立樣品含量與近紅外光譜數(shù)據(jù)之間的數(shù)

2、學(xué)模型，并對(duì)未知樣品含量進(jìn)行預(yù)測(cè)。并將蟻群算法與傳統(tǒng)算法相比較，獲得了滿意的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。 論文詳細(xì)闡述了蟻群算法的基本原理，應(yīng)用蟻群算法解決傳統(tǒng)的TSP問題，并在此基礎(chǔ)上討論了如何正確選擇蟻群算法中的各個(gè)參數(shù)；論文在介紹了近紅外光譜理論基礎(chǔ)以及近紅外光譜數(shù)據(jù)常用的建模算法以及算法的基本原理的基礎(chǔ)上，討論了蟻群算法應(yīng)用于在近紅外光譜數(shù)據(jù)建模過程的可行性；通過測(cè)量谷物中的蛋白質(zhì)含量與測(cè)量藥品中的布洛芬含量兩個(gè)實(shí)驗(yàn)將蟻群算法與傳統(tǒng)算法進(jìn)