量子电子学报

作者：张梦思,鞠薇,程志友,任慧东

单位：( 1 安徽大学电子信息工程学院, 安徽 合肥 230601; 2 安徽大学互联网学院, 安徽 合肥 230039 )

关键词：傅里叶变换红外光谱,乙烯,波数优选,迭代保留信息变量,模拟退火算法,

基金：国家自然科学基金 (61672032) , 安徽省教育厅自然科学基金 (KJ2021A0026)

利用傅里叶变换红外光谱 (FTIR) 技术能够对有机物的成分及含量进行快速无损测量。作为重要的有机化工原料, 乙烯在塑料、醇类和纤维等大宗化学品的制造中有着广泛的应用, 但同时由于其易挥发性, 乙烯对环境和人体有着潜在的危害。为提高FTIR技术检测乙烯浓度模型的精度, 综合迭代保留信息变量法 (IRIV) 和模拟退火算法 (SA) 的优点, 提出了改进的IRIV-SA红外光谱波数优选算法。该方法在IRIV算法稳定选取大量光谱特征波数的基础上, 利用SA进一步筛选少量有效特征波数, 从而降低模型复杂度, 提高有机物光谱检测精度。实验首先利用IRIVSA对乙烯红外光谱的浓度进行波数选取,最终获取的特征波数由全光谱的271个变量降低至 5 个变量, 再利用特征波数进行建模, 结果表明其验证集相关系数、均方根误差为0.9989和0.3943, 预测集相关系数、均方根误差为0.9978和0.6652, 较全光谱建模精度有大幅提高。为进一步验证该算法的有效性, 同时建立IRIV、SA、CARS (自适应重加权采样算法)、SPA (连续投影算法) 以及IRIV-CARS、IRIV-SPA波数选取模型对相同数据集进行对比实验, 比对结果表明IRIV-SA算法优于上述 6 种波数选取方法, 是一种更有效的特征波数优选方法。

来源：2023年第3期

《量子电子学报》期刊编辑部

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