基于粒子群算法的分段波长选择方法
基于粒子群算法的波形自适应设计技术
Abstract: When solving the maximum mutual information radar waveform design model under the constraint of signalto-noise ratio (SNR), the sequential quadratic programming (SQP) algorithm is greatly influenced by the initial value of optimization, and is easily trapped in the local optimum. In order to solve this problem, this paper proposes an adaptive waveform design technique based on the particle swarm optimization (PSO)-SQP algorithm. It takes PSO as the global search algorithm, and SQP as the local search algorithm, and effectively combines the overall importance of PSO and the accuracy of SQP to solve the target model. From the results of MATLAB simulation experiment, the algorithm can effectively solve the target design model, and the results obtained can effectively improve the accuracy and convergence rate of the SQP algorithm. Keywords: cognitive radar; waveform adaptive design; sequential quadratic programming algorithm; particle swarm optimization algorithm; SNR; mutual information; waveform
智能优化算法应用于近红外光谱波长选择的比较研究
智能优化算法应用于近红外光谱波长选择的比较研究宾俊;范伟;周冀衡;李鑫;梁逸曾【摘要】Near infrared spectroscopy (NIRS)is a kind of indirect analysis technology,whose application depends on the setting up of relevant calibration model.In order to improve interpretability,accuracy and modeling efficiency of the prediction model, wavelength selection becomes very important and it can minimize redundant information of near infrared spectrum.Intelligent op-timization algorithm is a sort of commonly wavelength selection method which establishes algorithm model by mathematical ab-straction from the background of biological behavior or movement form of material,then iterative calculation to solve combinato-rial optimization problems.Its core strategy is screening effective wavelength points in multivariate calibration modeling by using some obj ective functions as a standard with successive approximation method.In this work,five intelligent optimization algo-rithms,including ant colony optimization (ACO),genetic algorithm (GA),particle swarm optimization (PSO),random frog (RF)and simulated annealing(SA)algorithm,were used to select characteristic wavelength from NIR data of tobacco leaf for determination of total nitrogen and nicotine content and together with partial least squares (PLS)to construct multiple correction models.The comparative analysis results of these models showed that,the total nitrogen optimums models of dataset A and B were PSO-PLS and GA-PLS models.GA-PLS and SA-PLS models were theoptimums for nicotine,respectively.Although not all predicting performance of these optimization models was superior to that of full spectrum PLS models,they were simplified greatly and their forecasting accuracy,precision,interpretability and stability wereimproved.Therefore,this research will have great significance and plays an important role for the practical application.Meanwhile,it could be concluded that the informative wavelength combination for total nitrogen were 4 587~4 878 and 6 700~7 200 cm-1 ,and that for tobacco nicotine were 4 500~4 700 and 5 800~6 000 cm-1 .These selected wavelengths have actually physical significance.%近红外光谱(NIRS)是一种间接分析技术,其应用需建立相应的校正模型。
超分光图像分析的波段选择
超分光图像分析的波段选择摘要随着成像光谱仪的发展日益成熟,超分光图像的研究已进入到一个新的阶段--对获取的超分光数据进行有效处理和利用的阶段。
目前的处理方法主要集中在对超分光图像的数值分析处理上,比如大气校正、降低数据维数、信息提取、分类与目标探测等方面。
由于通过选择最优波段而组成新的超分光图像空间,在不损失重要信息的条件下可以代表其他波段的信息。
由此本研究提出了利用粒子群优化算法的超分光图像分析的波段选择方法。
经过此次方法的筛选，在大幅度降低所需信息量和储存空间的情况下，错误率上升在可接受范围之内，实验结果表明本研究提出的波段选择方法是行之有效的。
关键词：超分光图像；波段选择；粒子群优化算法；线性鉴别分析法AbstractWith the advanced development of spectrometer,research of hyperspectral remote sensing image has come to a new stage processing and utilizing the acquired image efficiently Now many processing methods are centered on arithmetic analysis processing of hyperspectral such as atmosphere correction,dimensionality reduction,information extraction,classification and target detection,etc.All bands do not have the same importance because there is great relation between adjacent bands,by selecting optimal bands,a new hyperspectral image space that can represent information of other bands can be assembled,under the condition that it will not lose important information.So this paper presents a band selection method for hyperspectral image analysis based on PSO.After the band selection,a significant reduction in the amount of information required and storage space of the cases，the classification error rate increased in acceptable range,experimental result shows that the proposed method is suitable and effective for band selection.Keywords:hyperspectral image;band selection;PSO;LDA目录摘要 ...................................................................................................... 错误！未指定书签。
基于粒子群算法的波长选择方法用于苹果酸度的近红外光谱分析
基于粒子群算法的波长选择方法用于苹果酸度的近红外光谱分析夏阿林*1,叶华俊2,周新奇2,王健1(11杭州电子科技大学电子信息学院杭州310018;21聚光科技(杭州)有限公司,杭州310052)摘要:采用便携式近红外光谱分析仪,对苹果样品进行扫描获得光谱数据,运用偏最小二乘法结合基于粒子群算法的波长选择方法对苹果试验数据进行多元统计分析,建立数学模型,利用该模型对苹果酸度进行了预测。
对于基于粒子群算法和全谱偏最小二乘方法,校正集样品的酸度预测值和实测值之间的相关系数分别为019880和019553,校正均方根误差分别为010197和010388;预测集样品的酸度预测值和实测值之间的相关系数分别为019833和019596,预测均方根误差分别为010193和010304。
与全谱偏最小二乘法相比,基于粒子群算法的偏最小二乘法,不仅较大地减少波长变量而降低计算量,而且也较大地提高了模型性能而增强了模型预测的准确性。
该方法可建立较好的定量分析模型,能广泛应用于现场或野外苹果酸度的快速分析。
关键词:近红外;粒子群;苹果;酸度中图分类号:O65713文献标识码:A文章编号:100020720(2010)092012204随着人们生活水平的提高,消费者对于水果品质的要求也在不断提高,如酸度、糖度和营养成分等内部品质信息越来越受到人们的关注[1]。
近红外光谱分析技术无需对样品作任何化学和物理的预处理,即可获取样品内部深处的物质信息,与传统的化学分析及其它光谱分析方法相比,具有价廉、方便、快速和无损等特点[2]。
然而近红外区的谱带复杂、重叠多,通过特定方法选取特征变量有可能得到更好的定量校正模型。
波长选择一方面可以简化模型,更主要的是由于不相关或非线性变量的剔除,可以得到预测能力更强的校正模型。
在多元校正分析中,波长选择方法主要有相关系数法、方差分析法、逐步回归法、无信息变量消除法、间隔偏最小二乘法、遗传算法、模拟退火、粒子群算法(PSO )等[3-7]。
基于粒子群优化的LAMOST初始波长定标方法
对于搜索解空间网格上的每一点，利用标准定标灯谱线表中的信息生成与该点相对应的 虚拟定标灯谱 ，计算生成的虚拟定标灯谱与实测定标灯谱的相关系数；最后 ，确定相关 系数最大的网格点， 它就是最优初始定标系数． 为了提高初始定标速度， 可使用粗 网格搜
索与细 网格 搜索相 结合 的方 法．先在 粗 网格上 确定 出一个 点 ，再 以该 网格点为 中心的 一 个 邻域 的 细 网格 上确定 最终 的初始 定 标系数 ．枚举 式寻 优 的主要 不足 ：求得 的解 不能保 证 为全 局最优 的 ，它只是 搜索解 空 间 网格 上 的最优 解 ；为 了获得 更高 的初始定 标精 度 ， 需要进 一步 细化搜 索解 空 间的 网格 ，求解 所花 费的时 间呈 指数增 长 ． 献 【 已将 改进遗 文 ４ 】
第 ５ ２卷 第 ５期
２ １ 年 ９ 月 ０１
天 文 学 报
ＡＣＴＡ ＴＲＯ Ｎ０ Ｍ Ｉ ＡＳ ＣＡ Ｉ ＣＡ Ｓ ＮＩ
Ｖ ｏ１５ Ｎ Ｏ． ．２ ５ Ｓ ｅｐ． ０１ ，２ １
基 于粒 子群优化 的 Ｌ ＡＭ ＯＳ 初始波长 Ｔ 定标方法术
王 生 朱 张勤 祝 佳 叶根红 叶 中付 十
法， 具有 实现简单、精度高、收敛快 的特 点． 鉴于粒子群优化的优异性能，提出一种基 于粒
子群优化的 Ｌ ＡＭＯＳ Ｔ初始波长定标方法 ，并设计相应算法和测试实验．实验结果表 明， 基 于粒子群优化的 Ｌ ＡＭＯＳ Ｔ初始波长定标在收敛性 、解的质量、运 行时间等方 面都优于
基于改进遗传算法参
文献标识码： Ａ
中图分类号 ： Ｐ１ １ １ ；
１ 引言
郭 守敬 望远镜 ，即 Ｌ ＭＯＳ ， 一架 已建 成 的具有 ４ｉ Ａ Ｔ是 ｎ口径 、 ２ Ｉ 距及 ５ ０１ 焦 Ｔ 。视 场
粒子群算法的参数及选择
粒子群算法的参数及选择粒子群算法，听上去是不是有点高深莫测？其实这玩意儿就像我们生活中的寻宝游戏，参与者在一片“宝藏”中飞来飞去，试图找到最闪亮的那颗。
说到这里，可能有人会问：这个算法里到底有哪些参数呀？咱们今天就来聊聊这些参数，以及怎么选择它们，让大家在“寻宝”过程中不至于迷了路。
我们得了解粒子群算法的基本组成部分。
想象一下，算法里的每一个粒子就像一个小小的探险家，它们在一个多维空间里飞来飞去，试图找到最好的解决方案。
这个时候，粒子的“速度”和“位置”就显得特别重要。
速度决定了粒子在空间中的移动速度，而位置则是它目前在“寻宝”中的位置。
想要找到最优解，得调整这两个参数，听上去是不是像在开车？控制好油门和方向，才能不至于迷失在路上。
咱们再说说“个体学习因子”和“社会学习因子”。
这个俩家伙就是粒子群的灵魂。
个体学习因子就像你身边那个爱分享经验的朋友，他总是愿意告诉你自己找宝藏的心得；而社会学习因子则是大家一起讨论的氛围，越热烈，越能激发每个人的灵感。
选择这两个因子的时候，得根据具体情况来定。
团队合作显得特别重要；个人独立思考又不能少。
可以说，这就是个“平衡”的艺术了。
再聊聊“惯性权重”。
哎呀，这个词听起来有点拗口，其实说白了就是粒子在前进过程中对自己前进方向的依赖程度。
如果惯性权重设置得高，粒子就像开着车的老司机，能保持原有的方向；如果设置得低，那就像新手司机，左右摇摆不定，容易迷路。
所以，设置这个参数的时候，得谨慎点，不能一味追求速度，要有稳定性才行。
说完这些参数，咱们得讨论一下怎么选择它们了。
就像打麻将，手里有一副好牌，但怎么玩才是关键。
得考虑问题的复杂程度。
有些问题就像是小儿科，简单明了；而有些问题则复杂得像天上的星星，让人眼花缭乱。
根据问题的复杂程度来选择参数，才能事半功倍。
数据的性质也得考虑。
有些数据分布得很均匀，有些则像一团乱麻。
这时候，参数的选择得灵活变通，适应不同的数据特点。
就像做饭一样，材料不同，调料的配比也得随之调整。
基于粒子群算法的一维光子晶体滤波器性能优化
通信技术、 光学精密测量、 光波分复用、 激光发射 腔等领域有着广 阔的应用前景。
前 阶段研究 发现 ， 选 用两种 不 同介质 材料 ， 分
算法优化周期介质层厚度 ， 实源自 １ ５ ５ ０ ａ ｍ的高性 能单通 道滤 波器 。
别为 Ｔ ｉ Ｏ 和 Ｓ ｉ Ｏ ： ， 在（ Ａ Ｂ ） （ Ｂ Ａ ） 。结 构 ， 介 质 层
Ｆ ｅｂ ． ２ ０ １ ５ ＶＯ Ｉ ． ２１ Ｎ０． １
ＤＯＩ ： １ ０ ． １ ３ ７ ５ ７ ／ ｊ ． ｃ ｎ ｋ ｉ ． ｃ ｎ ３ ４—１ １ ５ ０ ／ ｎ ． ２ ０ １ ５ ． ０ １ ． ０ １ ２
基于粒子群算法的一维光子晶体滤波器性能优化
李 棚 ，项莉 萍 ， 张明存 ， 陶宏 志
ｇ ｂ ｅ ８ ｔ＝ （ ｐ ｇ １ ， Ｐ ， …， ｐ ） ， ｉ＝ １ ， ２， …， Ⅳ
在每次迭代找到最优值后 ， 粒子根据式 （ １ ） ， （ ２ ）
更 新 自己的速度 和位 置 ：
收 稿 日期 ：２ ０ １ ４— ０ ７— ０ ４ 基金项 目：安徽省教育厅 自然科学基金项 目（ Ｋ Ｊ ２ ０ １ ３ Ｂ ２ ７ ８ ） 和安徽省高等学校 专业改革项 目（ ２ ０ １ ２ ｊ ｙ ｘ ｍ６ ６ ８ ） 。
光子晶体理论 的提出， 引起 了人们的极大关 注－ ｌ Ｊ 。它是将不同折射率的介质按照一定规律
排列 ， 形 成周 期结 构 ， 该 结构 对特定 的光 具有 带 隙
法（ Ｐ Ｓ Ｏ算 法 ）是 由 Ｋ ｅ ｎ ｎ ｅ ｄ ｙ博 士研 究 鸟类 觅食
最佳路径 ， 于１ ９ ９ ５年提出的一 种新 型进化算法 。 通过跟踪空间粒子 的个体值 和整体值 ， 寻找最优
粒子群优化算法用于高光谱遥感影像分类的自动波段选择
粒子群优化算法用于高光谱遥感影像分类的自动波段选择丁胜;袁修孝;陈黎
【期刊名称】《测绘学报》
【年(卷),期】2010(039)003
【摘要】针对传统SVM分类方法的缺点,采用粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法自动选择合适的渡段影像并对SVM核函数参数进行优化,提出一种新的PSO-BSSVM分类模型.经过对高光谱遥感影像的分类试验,并与K_最近邻(K-NN)、径向基神经网络(RBF-NN)和标准的支持向量机(SVM)三种分类方法进行对比实验,证明PSO-BSSVM方法能优选高光谱遥感影像的波段和优化SVM参数,明显提高影像的分类精度.
【总页数】7页(P257-263)
【作者】丁胜;袁修孝;陈黎
【作者单位】武汉大学,遥感信息工程学院,湖北,武汉,430079;武汉科技大学,计算机科学与技术学院,湖北,武汉,430065;武汉大学,遥感信息工程学院,湖北,武汉,430079;武汉科技大学,计算机科学与技术学院,湖北,武汉,430065
【正文语种】中文
【中图分类】P237
【相关文献】
1.一种针对高光谱遥感影像的波段选择方法 [J], 李亮
2.基于ETAFSVM的高光谱遥感图像自动波段选择和分类 [J], 戴宏亮;戴道清
3.基于最大最小距离的高光谱遥感图像波段选择 [J], 王立国;赵亮;石瑶
4.一种用于高光谱遥感影像分类的改进多类支持向量机 [J], 于宁锋;杨化超
5.选剔同步的高光谱遥感图像波段选择算法 [J], 周忠磊;李雪玉;李庆华;杜军因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
粒子群优化算法在光纤光栅传感器波长解调中的应用
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Ｓ ｍｐ ｉ ａ ｌ ｎｇｐ ｉ ｔ ｏｎｓ
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（ ６ ）
（） ７
Ｆｉ． Ｃｏ ｂ ｎ ｄ ｐ ｃ ｒ ｍ ｆｒ ｆ ｒ ｎｃ ＦＢＧ ｒ ａ ｇ２ ｍ ｉ ｅ ｓ ｅ ｔｕ ｏ ｅｅ ｅ ｅ ａｒ ｙ
基金项 目：国家 自然科学基金项 目（ ０ ７０ ６ 资助 ６ ７ ２ １）
作 者简 介 ：丁 晖 ．１６ ９ ９年生 ，西安 交 通 大学 电气 工 程 学院 副 教 授
５４ ６
光谱学与光谱分析
第 ３ 卷 Ｏ
带宽为 ± ２ ｒ ５ｎｎ的 Ｓ Ｄ 宽谱 光源 。输 出功率 约 ３ Ｉ Ｅ Ｏｍｗ。 Ｓ Ｅ 宽带光经过 Ｆ Ｆ滤波后的窄带光 ，经过光纤耦合器分 ＬＤ Ｐ 为两束光 。 其中一束光入射到 Ｆ Ｇ传感阵列 ， Ｂ 其反射光经 由 由光电探测器 Ｄ１ 探测后 ，送人数据 采集系统 。光纤耦 合器 的另一束光经环形器 入射到参考 Ｆ Ｇ阵列 ， Ｂ 其反 射光 由光 电探测器 Ｄ ２转换成 电信 号，送 人数据采 集系统 。４只参考
部区域是 线性 的。这在 以 Ｆ Ｆ作为波长解调器的 Ｆ Ｇ传感 Ｐ Ｂ
系 统 中将 会 导致 较 大 的测 量 误 差 。针对 这 一 问 题 。 文采 用 本
参考 Ｆ Ｇ阵列结合 Ｐ Ｏ算法 对 Ｆ Ｆ的非线性和回滞性进行 Ｂ Ｓ Ｐ 在线评价和建模 。 利刷所 建模型对测量光纤 光栅进 行波长解
（） ９
准确建模 。 虽然可以采用数字滤波技术来 抑制噪声 ，提高峰 值位置的测量准确度。然 而，噪声频段 的不确定性 ， 然会 仍 对测量 结果 的 准确 性 带来 影 响＿ １ 。本 文 采 用 粒 子群 优 化 （ Ｓ 算法 ， Ｐ Ｏ） 来实现光纤 光栅的反射 峰位 置的准确定位 。该
超分光图像分析的波段选择
超分光图像分析的波段选择本研究提出了利用粒子群优化算法的超分光图像分析的波段选择方法。
经过此次方法的筛选，在大幅度降低所需信息量和储存空间的情况下，错误率上升在可接受范围之内，实验结果表明本研究提出的波段选择方法是行之有效的。
标签：超分光图像；波段选择；结果及分析0 引言超分光图像是一种三维体积数据包含二维空间信息的图像，其光谱分辨率在10nm级别。
1 超分光图像简介国际遥感界认为光谱分辨率在0.1λ数量级范围内的为多分光（Multispectral），这样的遥感器在可见光和近红外光谱区只有几个波段。
光谱分辨率在0.01λ的遥感信息称之为超分光（Hyperspectral）遥感。
随着遥感光谱分辨率的进一步提高，在达到0.001λ时，遥感即进入了超高分光（Ultraspectral）阶段[5]。
1999年和2000年发射升空的中分辨率成像光谱仪（MODIS和Hyperion）都已经成为主要的应用数据来源[3]。
本研究所使用的超分光图像是利用美国USDA（United States Department of Agriculture）的ISL（Instrument and Sensing Laboratory）实验室开发的超分光成像仪等间隔扫描一段波长范围获得的，它由112个波段组成，其波长范围为λ1 = 425.4nm到λ112 = 710.7nm，其空间分辨率为400*460*16bits。
2 超分光图像波段选择方法2.1 粒子群优化算法（PSO）粒子群优化（PSO，Particle Swarm Optimization）算法是一种新的进化算法（EA，Evolutionary Algorithm ），和遗传算法相似，它也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解。
PSO 初始化为一群随机粒子（随机解），然后通过叠代找到最优解。
粒子i 在n维空间里的位置表示为矢量Xi = （Xi1，Xi2，...，Xin），飞行速度表示为Vi = （Vi1，Vi2，...，Vin）；矢量Pi = （Pi1，Pi2，...，Pin）和Pg = （Pg1，Pg2，...，Pgn）分别为第i个粒子迄今为止搜索到的最优位置（个体极值）和整个粒子群迄今为止搜索到的最优位置（全局极值）。
粒子群优化算法在光纤光栅传感器波长解调中的应用
第30卷,第2期 光谱学与光谱分析Vol 130,No 12,pp56325662010年2月 Spectroscopy and Spectral Analysis February ,2010 粒子群优化算法在光纤光栅传感器波长解调中的应用丁 晖,吴相楠,梁建奇,李仙丽西安交通大学电气工程学院,陕西西安 710049摘 要 为了提高光纤光栅(FB G )解调系统的波长解调精度,采用粒子群优化(PSO )算法结合参考光纤光栅(FB G ),对常用波长解调器Fabry 2Perot 型光纤滤波器(FPF )的透射光谱中心波长与控制电压之间存在的非线性和回滞特性进行了研究,并提出一种实时建立FPF 透射光中心波长与其控制电压之间关系模型的方法。
该方法利用粒子群优化算法收敛快、易实现的特点,保证了FPF 模型建立的准确性和实时性。
实验结果证明,利用所建模型可有效提高FB G 传感系统的波长测量准确度,测量误差不超过25pm 。
系统结构简单,对提高FB G 传感系统的测量准确度具有重要意义。
关键词 Fabry 2Perot 光纤滤波器;光纤光栅传感器;粒子群优化算法中图分类号:TE642;T H74414 文献标识码:A DOI :1013964/j 1issn 1100020593(2010)022******* 收稿日期:2009202206,修订日期:2009205221 基金项目:国家自然科学基金项目(60772016)资助 作者简介:丁 晖,1969年生,西安交通大学电气工程学院副教授 e 2mail :dinghui @引 言 光纤光栅(FB G )传感器由于具有抗电磁干扰、体积小、质量轻、耐腐蚀、,广泛应用于应力、温度、速度、加速度等诸多物理量的精确测量[123]。
在FB G 传感系统的设计中,光纤光栅中心波长的高精度解调问题,是系统能否实现准确测量的关键。
长期以来,研究者提出了很多FB G 传感系统波长解调的方法[4210],如气体吸收线法[8]、干涉仪法[9]、可调谐激光器法[10]等。
基于粒子群优化的波段选择方法在多组分同时测定中的应用
基于粒子群优化的波段选择方法在多组分同时测定中的应用陶丘博;申琦;张小亚;刘红
【期刊名称】《分析化学》
【年(卷),期】2009(37)8
【摘要】多组分同时测定时,组分间发生相互作用,应作波段选择.提出了改进的粒子群优化算法进行随机的波段选择.所提出的方法用于邻、间、对硝基苯酚的浓度预测,在208～481 nm范围内,以0.15 mol/L NaOH为溶剂,配置27组混合液作训练集,27组作预测集.训练集的均方根误差(RMSE)分别为0.1257、0.2228 和0.0846; 预测集RMSE分别为0.2070、0.1507 和0.394,得到了较好的预测结果.【总页数】4页(P1197-1200)
【作者】陶丘博;申琦;张小亚;刘红
【作者单位】郑州大学化学系,郑州,450001;郑州大学化学系,郑州,450001;郑州大学化学系,郑州,450001;郑州大学化学系,郑州,450001
【正文语种】中文
【中图分类】O6
【相关文献】
1.基于迭代初始化遗传算法的光谱波段选择及其在感冒液多组分测定中的应用 [J], 成飙;吴晓华;陈德钊
2.基于粒子群优化算法的波段选择方法 [J], 王艺婷;黄世奇;刘代志;王红霞
3.犡波段雷达测波系统比测方法的研究--基于东海区海洋站比测数据分析 [J], 耿立佳;赵秀玲;王栋;何勇;卞崎沣
4.四大滴定中被测组分含量计算通用BASIC程序 [J], 王圆朝;
5.基于K波段雷达水位计的大城子水文站比测研究与应用 [J], 杨光
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。