灰狼算法用于玉米样品近红外光谱变量选择
本研究将GWO算法引入到近红外光谱的变量筛选中,以玉米数据为例,考察了GWO算法的性能并建立PLS模型对玉米样品中蛋白质、脂肪、水分以及淀粉含量的测定。结果显示,GWO算法不仅优化速度快、选择变量数少,还可以显著提高PLS模型的预测精度,是一种近红外光谱变量选择的有效方法。
天津工业大学
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