思维进化蝙蝠算法及其在混合气体红外光谱特征选择中的应用

作     者：陈媛媛 王志斌 王召巴 Chen Yuanyuan;Wang Zhibin;Wang Zhaoba

作者机构：中北大学电子测试技术重点实验室山西太原030051 山西省光电信息与仪器工程技术研究中心山西太原030051 中北大学仪器科学与动态测试教育部重点实验室山西太原030051 

基　　金：国家自然科学基金科学仪器基础研究专款(61127015) 国家国际科技合作专项(2012DFA10680 2013DFR10150) 山西省青年科技研究基金(2013021028-1) 

出 版 物：《红外与激光工程》 (Infrared and Laser Engineering)

年 卷 期：2015年第44卷第3期

页      码：845-851页

摘      要：为了解决混合气体多组分间特征吸收峰相互重叠引起的特征选择困难问题,提出了新型红外光谱特征选择方法,并对该方法的性能进行了分析与评价。首先,充分结合思维进化计算的并行机制、异化操作与蝙蝠算法的局部搜索能力,设计了思维进化蝙蝠算法。接着,通过实验采集两个混合气体数据库,利用思维进化蝙蝠算法对其目标组分的特征峰进行筛选。然后,从算法的收敛速度和筛选出的特征峰两个方面,将思维进化蝙蝠算法与基本蝙蝠算法、遗传算法、粒子群优化算法及并行萤火虫群优化算法等进行比较。最后,讨论了思维进化蝙蝠算法与无信息变量消除法相结合对结果的影响。实验结果表明：CO的特征峰范围包括2 090-2 110 cm^-1和2 115-2 125 cm^-1,共包含32个波长点;N2O的特征峰范围为2 225-2 250 cm^-1,共包含26个波长点。利用筛选出的特征波长点建立的浓度反演模型,测试集均方根误差为0.155,决定系数可达0.908。实验结果表明：思维进化蝙蝠算法收敛速度快、全局搜索能力强,适用于存在重叠特征峰的混合气体的特征选择,对应的浓度反演模型的泛化性能也有显著提升。

主 题 词：特征选择 思维进化计算 蝙蝠算法 混合气体 红外光谱 

学科分类：0808[工学-自动化类] 080901[080901] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 0802[工学-机械学] 0825[工学-环境科学与工程类] 0704[理学-天文学类] 0803[工学-仪器类] 0702[理学-物理学类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1007-2276.2015.03.010

馆 藏 号：203105881...