本发明属于分析化学领域的无损分析技术,具体为一种基于蝙蝠算法的光谱变量选择方法。本发明的具体步骤为:采用一定的分组方式,将数据集划分为训练集和预测集,然后将训练集的整个光谱范围划分为若干个子区间,并对这些子区间进行编码,然后对蝙蝠个体位置进行离散化,并对蝙蝠的初始化参数进行优化,利用优化好的参数进行变量选择,最后用选择出的变量建立PLS模型。该方法的优势在于可以快速地搜索到全局最优值,能有效地提高模型预测精度。本发明适用于涉及复杂光谱变量选择的领域。
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