用模拟退火算法对红外光谱数据进行波段筛选的代码

下面是一个简单的用模拟退火算法进行红外光谱数据波段筛选的Python代码示例，供您参考：

import random
import math

# 定义波段数和初始波段组合
n_bands = 10
init_bands = [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]

# 定义光谱拟合误差函数，这里使用的是简单的平方误差
def error(bands):
    # TODO: 计算波段组合的光谱拟合误差
    pass

# 定义模拟退火函数
def simulated_annealing(init_state, error_func, temp_func, cooling_rate, max_iter):
    current_state = init_state
    current_error = error_func(current_state)
    best_state = current_state
    best_error = current_error
    t = 1
    while t < max_iter:
        t += 1
        new_state = current_state.copy()
        # 在邻域内随机选择一个新的波段组合
        i = random.randint(0, n_bands - 1)
        new_state[i] = 1 - new_state[i]
        new_error = error_func(new_state)
        # 计算温度
        temp = temp_func(t)
        # 判断是否接受新的波段组合
        if new_error < current_error:
            current_state = new_state
            current_error = new_error
            if new_error < best_error:
                best_state = new_state
                best_error = new_error
        else:
            delta = new_error - current_error
            if random.random() < math.exp(-delta / temp):
                current_state = new_state
                current_error = new_error
    return best_state

# 定义温度函数和冷却率
def temp_func(t):
    return 100 / t

cooling_rate = 0.95

# 运行模拟退火算法
best_bands = simulated_annealing(init_bands, error, temp_func, cooling_rate, 10000)

print(best_bands)

需要根据具体情况实现光谱拟合误差函数和停止条件。此外，邻域的选择和温度函数的形式也可以根据实际情况进行调整和优化。