遗传算法优化南丰蜜橘近红外光谱建模样本，显著降低工作量

本文主要探讨了遗传算法在近红外光谱(NIR)建模中的应用，特别是在南丰蜜橘内部品质可溶性固形物检测的样品集优化中。作者孙旭东、章海亮、欧阳爱国和刘燕德来自华东交通大学机电工程学院，他们针对南丰蜜橘的可溶性固形物检测，利用近红外光谱技术的快速、无损、无需预处理以及高精度特点，面临着样本数量庞大而需要构建稳定模型的挑战。 在传统的建模过程中，通常需要大量的实验样品来确保模型的稳定性和预测能力。然而，这不仅耗费时间和资源，还可能受到样品处理条件、温度和颗粒大小等因素的影响。为了改善这种情况，研究者采用遗传算法这一优化方法，它模仿自然选择和遗传机制，通过选择、交换和突变操作，在每一轮迭代中逐步筛选出最佳的样本组合，从而减少样本集的规模。 具体来说，该研究选取的波长范围为350-1800纳米，原始样本集包含89个样本。经过遗传算法优化后，样本数量锐减至36个，显著减少了建模工作量。同时，优化后的模型保持了高累积变异系数（达到99.99%），并且交互验证的均方根误差达到了最小，这意味着模型的精度和稳定性得到了显著提升。 通过遗传算法优化样品集，研究者不仅提高了建模效率，还确保了南丰蜜橘可溶性固形物检测模型的实用性和准确性。这对于食品质量控制和生产过程中的快速非破坏性检测具有重要意义。遗传算法作为一种全局搜索策略，它的优势在于能够克服传统方法的局限，找到全局最优解，对于解决大规模样本选择问题提供了有效途径。 这篇研究论文展示了遗传算法在近红外光谱建模中的一种创新应用，对于提高果蔬品质检测的精度和效率具有重要的实践价值。在未来，这种方法有可能被推广到其他领域，如农产品质量控制、环境监测或工业生产过程中的在线分析。