近红外光谱特征波长matlabGA算法

### MATLAB 实现基于遗传算法（GA）的近红外光谱特征波长选择 #### 遗传算法简介 遗传算法是一种模拟自然选择过程的优化方法，适用于解决复杂的组合优化问题。它通过种群进化的方式寻找最优解，在近红外光谱分析领域常用于特征波长的选择。 #### 近红外光谱数据处理背景 近红外光谱技术广泛应用于化学计量学和生物医学研究中。为了提高模型预测能力并减少计算复杂度，通常需要从原始光谱中提取最具代表性的特征波长[^1]。这种方法可以显著降低维度，从而提升后续建模效率。 #### MATLAB 中的 GA 工具箱 MATLAB 提供了一个强大的全局优化工具箱，其中包含了遗传算法的功能模块 `ga` 函数。该函数允许用户定义目标函数、约束条件以及参数范围来求解最优化问题。 以下是使用 MATLAB 的 GA 算法实现近红外光谱特征波长选择的一个具体例子： ```matlab % 定义变量 clc; clear; load('nirs_data.mat'); % 假设 nirs_data 包含 X(光谱矩阵), y(响应向量) % 参数设置 popSize = 50; % 种群大小 genNum = 100; % 最大迭代次数 varNum = size(X, 2); % 波长数量作为决策变量数 ub = ones(1, varNum); % 上界 (二进制编码) lb = zeros(1, varNum); % 下界 (二进制编码) % 自定义适应度函数 fitnessFunction = @(selWavelengths) calculateFitness(selWavelengths, X, y); % 调用 ga 函数 options = optimoptions('ga', 'PopulationSize', popSize, ... 'MaxGenerations', genNum, 'PlotFcn', @gaplotbestf); [solution, ~] = ga(fitnessFunction, varNum, [], [], [], [], lb, ub, [], options); % 输出结果 selectedFeatures = find(solution > 0.5); % 获取选中的波长索引 disp(['Selected wavelengths indices:', num2str(selectedFeatures)]); function fitnessValue = calculateFitness(selWavelengths, spectraMatrix, responseVector) selectedSpectra = spectraMatrix(:, selWavelengths > 0.5); % 只保留被选中的波长 if isempty(selectedSpectra) fitnessValue = Inf; % 如果没有任何波长被选中，则返回无穷大惩罚值 return; end model = fitlm(selectedSpectra, responseVector); % 构建线性回归模型 residuals = abs(model.Residuals.Raw); % 计算残差绝对值 fitnessValue = sum(residuals); % 将总误差作为适应度值 end ``` #### 关键点解释 1. **自定义适应度函数**: 在此示例中，我们构建了一种简单的适应度评估方式——利用所选波长建立多元线性回归模型，并以其残差之和衡量性能。较小的残差意味着更好的拟合效果，因此对应更高的适应度得分。 2. **二进制编码表示**: 每个个体由长度等于波长总数的一串比特组成，每一位决定是否选取对应的波长参与最终建模。这种离散型表达非常适合于特征子集筛选场景。 3. **终止准则与收敛监控**: 设置最大代际数目限制整个搜索进程的时间开销；同时借助内置绘图功能观察每轮最佳个体的变化趋势，判断算法稳定性。 --- ####