太赫兹光谱下迭代与遗传算法在葡萄糖多晶光学参数提取中的对比研究

本文主要探讨了在太赫兹反射时域光谱技术背景下，针对葡萄糖多晶光学参数的提取，采用了迭代算法和遗传算法两种不同的优化方法进行对比分析。太赫兹光谱因其能够探测到生物分子如葡萄糖中的低频振动吸收，成为研究生物大分子结构和功能的重要工具。 首先，迭代算法被用于提取葡萄糖多晶的折射率和吸收系数。当利用弱吸收近似条件得到的参数作为初始值时，迭代算法显示出较高的计算效率，但它的优点在于对数值变化敏感，能够在初始值接近真实值的情况下给出精确结果。然而，如果初始值偏差较大，迭代算法的性能可能会受到影响，无法保证得到高精度的光学参数。 相比之下，遗传算法则通过参数编码、初始种群的选择、遗传操作（如交叉和变异）、参数控制以及条件约束等策略，确保算法的收敛性和种群多样性。遗传算法的优点在于其不依赖于特定的初始值，即使初始种群不尽理想，也能通过迭代进化找到最优解。结果显示，遗传算法在提取葡萄糖多晶的光学参数时，能获得更高的精度。 通过对这两种算法的实验结果进行对比，作者发现遗传算法在处理这类问题时展现出更好的性能。尤其是在初始值不确定性较大的情况下，遗传算法仍然能稳定地提供高精度的结果。因此，研究者在基于太赫兹光谱技术提取物质光学参数时，推荐使用智能优化算法，如遗传算法，以确保获得更为准确的测量数据。 总结来说，本研究不仅深入比较了迭代算法和遗传算法在提取葡萄糖多晶光学参数的应用，还强调了在实际应用中选择合适优化方法的重要性，特别是在面对复杂系统和不确定性时，智能优化算法的优势更为明显。这对于推动太赫兹光谱技术在生物科学、材料科学等领域中的应用具有重要的理论价值和实践指导意义。