基于GA-PLS-SPA的辣椒叶片叶绿素含量高光谱估测

叶绿素对辣椒的长势评估和营养状况管理具有重要的意义,针对高光谱存在数据量大和冗余度高的问题,探究不同特征选择算法相结合进行高光谱叶绿素含量估测的可行性。以贵州省遵义市栽培辣椒为研究对象,采集盛果期辣椒冠层高光谱数据,通过卷积平滑(SG)、一阶微分(FD)、二阶微分(SD)和多元散射校正(MSC)处理原始光谱数据,比较不同预处理方法下的贝叶斯优化随机森林(BO-RF)估测效果,以MSC预处理后的数据为基础,运用遗传偏最小二乘算法结合连续投影算法(GA-PLS-SPA)进行最优特征波段选取,最后以GA-PLS、SPA和GA-PLS-SPA分别选取的特征波段作为输入变量,建立BO-RF、RF和BP神经网络模型来验证GA-PLS-SPA的普适性和广泛性。结果表明,MSC相比其他预处理方法对叶绿素含量的反演效果最好;相同估测模型条件下,基于GA-PLS-SPA建立的估测模型精度最高,选取特征波段数量最少,为7个,GA-PLS-SPA-BO-RF是估测叶绿素含量的最佳模型,训练集的R^(2)、RMSE和RPD分别为0.896、2.791和3.124,测试集的R^(2)、RMSE和RPD分别为0.913、2.965和3.414;相同算法建模条件下,BO-RF的精度明显高于RF和BP神经网络。MSC处理后的光谱能极大程度提取出辣椒叶片的叶绿素信息,GA-PLS-SPA能有效实现特征波段选取,降低模型复杂度,BO-RF具有良好的叶绿素含量反演能力。

新型三维氨基酸结构描述符的研究及其在多肽QSAR中的应用

目的 建立一套新型的氨基酸残基结构描述符,用此描述符进行多肽的定量构效关系研究。方法 通过理论计算得出 167个氨基酸结构描述参数,再对 167个参数进行主成分分析,从中提取出与氨基酸残基的三维结构性质密切相关的三个结构描述参数c1,c2,c3 scales。然后采用G/PLS算法,建立氨基酸残基结构描述符c scales与多肽生物活性之间的函数关系,确定多肽的QSAR模型。结果 用此方法建立的苦味二肽、ACE抑制剂二肽和缓激肽增效剂五肽的QSAR模型,均有较好的拟合和预测能力,交叉验证相关系数和相关系数都在 0 70以上。结论 氨基酸残基结构描述符c scales能定量的描述氨基酸的三维结构性质,而且利用此描述符能建立预测能力较强的多肽QSAR模型。

GA-PLS方法提取土壤水盐光谱特征的精度分析

光谱定量遥感已成为土壤盐渍化大尺度调查的有效手段之一,但黄河三角洲地区盐渍化土壤的光谱响应特征尚未明确。以黄河三角洲野外测定土壤体积含水率、电导率为例,应用遗传偏最小二乘法（GA-PLS）在小样本集条件下提取盐渍土壤的水分—盐分的光谱响应特征,利用蒙特卡罗方法随机模拟结果表明：在不同土壤水盐含量条件下,GA-PLS方法所提取的光谱特征具有鲁棒性,含水率模型稳定在23个波段变量,即响应特征为365～425、500～515、720～740、755～765与955～965nm;土壤电导率模型的特征集数目为20个波段变量,特征为370～385、405～425、500～535、650～660、755～760与1 030～1 050nm。实验在不同预处理模型下,GA-PLS算法所建立水盐光谱模型较PLSR模型均显示出更高的精度。其中,包络线预处理方法与GA-PLS算法相结合效果最优,其水分光谱模型测试集拟合精度（R2）,预测残差平方和（PRSS）与残差预测方差（RPD）分别为0.88、9.36与15.80;土壤光谱模型测试集精度R2、PRSS与RPD分别为0.71、15.68与13.76。