区间蒙特卡罗偏最小二乘法在藻类荧光光谱特征波长选取中的应用

"基于偏最小二乘回归的藻类荧光光谱特征波长选取" 在光学领域，尤其是在光谱学的研究中，特征波长的选择是解析复杂光谱数据的关键步骤。本文关注的是藻类荧光光谱的分析，特别讨论了如何在藻类荧光光谱解析中有效地处理信息冗余和光谱相关性问题。传统的偏最小二乘（PLS）方法虽然在一定程度上能解决这些问题，但在特征波长选取方面仍有不足。为了解决这个问题，研究者提出了一种名为区间蒙特卡罗偏最小二乘（IMC-PLS）的新方法。 IMC-PLS方法的核心在于结合了特征色素荧光峰位置的预选信息，通过区间蒙特卡罗算法来探索特征区域内单个波段和不同随机波段组合对模型的贡献。这种方法充分利用了荧光光谱的三线性特性，即发射波长、激发波长和荧光强度之间的关系。通过这种方式，IMC-PLS不仅考虑了单一波长的重要性，还综合考虑了不同波段组合的影响，从而提高了模型的预测精度。 对比无信息变量消除算法（UVE），IMC-PLS在反演四种藻类浓度时表现出了显著的优势。平均相对标准偏差的降低显示了IMC-PLS在减少误差方面的优越性，同时选择的特征波长数量和运算时间的减少表明了该方法在实时监测应用中的高效性。这为实时监测藻类浓度提供了可能，也有助于优化离散三维荧光光谱仪器的设计，为其研制提供了理论依据。 IMC-PLS是一种有效的特征波长选取策略，尤其适用于处理荧光光谱数据中的冗余信息和相关性问题。通过优化波长选择，它能够提高模型的预测性能，减少计算资源的消耗，这对于环境监测、生物光谱分析以及相关领域的研究具有重要的实际意义。