遗传算法优化的近红外光谱预测烟草尼古丁含量

本文主要探讨了如何通过近红外光谱(Near-Infrared Spectroscopy, NIRS)技术结合遗传算法(Genetic Algorithm, GA)和最小二乘支持向量回归(Learning Vector Quantization with Least Squares, LSSVR)来提升烟草尼古丁含量的精确测量和稳定性。尼古丁是烟草中的重要成分，其含量直接影响烟草产品的品质和健康风险。 作者首先提出了一种新颖的方法，即利用近红外光谱获取烟草样本的光谱信息，然后通过遗传算法自动优化LSSVR模型中的参数。与传统的最小二乘支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和遗传偏最小二乘法等建模技术相比，GA-LSSVR模型具有更高的泛化能力和预测性能。在实验验证中，该模型在验证集上的相关系数R²达到0.9766，预测均方根误差(Mean Square Error, MSE)仅为0.1065，这表明了GA-LSSVR在烟草尼古丁含量预测方面的高效性和准确性。 这种方法的应用意义在于，它不仅提高了烟草尼古丁含量测定的精确度，还为处理近红外光谱数据提供了一种新的策略，对于烟草行业的质量控制、生产效率以及消费者健康评估都具有实际价值。此外，对于光谱数据分析和机器学习算法在精准农业或食品工业中的应用也具有示范作用，表明了通过结合不同技术手段可以实现复杂化学成分的高效、非破坏性测量。 总结来说，这项研究展示了遗传算法与近红外光谱技术结合的潜在优势，为烟草尼古丁含量的快速、准确测量开辟了新的途径，并可能推动其他领域中类似问题的解决方案开发。