基于近红外光谱的玉米秸秆木质纤维素含量快速检测方法研究(matlab代码)

简介：
1. 基于波长变量优选的方法构建木质纤维素含量检测模型，在原有智能优化算法的基础上将模拟退火算法SA与二进制粒子群优化BPSO相结合，形成SABPSO算法，并使用偏最小二乘法PLS进行建模。随后分别对比分析SABPSO与传统算法SA、BPSO建立的PLS模型性能，验证该方法在特征波长变量优选方面的适用性，最终获得最优波长变量优选模型。 2. 采用基于特征区间优选的方法构建木质纤维素含量检测模型，并将改进型SABPSO算法与内生偏最小二乘法iPLS理论相结合，提出新型的SABPSO-iPLS算法。通过与传统特征区间选择方法BiPLS、SiPLS进行性能对比分析，验证该算法在特征区间优选过程中的有效性，并最终确定最佳特征区间优选模型。 3. 在建立木质纤维素含量检测模型的过程中，采用级联优化策略。首先基于BiPLS、SiPLS等方法对初始特征区间进行选择，接着通过改进型SABPSO算法对波长变量进行优化再选择。随后比较分析三种不同组合方式（BiPLS-SABPSO、SiPLS-SABPSO、DSABPSO-iPLS）所构建的PLS模型性能指标，最终确定最优级联波长优选模型。