遗传算法在近红外无创伤人体血糖浓度测量基础研究中的应用

遗传算法在近红外无创伤人体血糖浓度测量基础研究中的应用

遗传算法(GA)应用在偏最小二乘法(PLS)校正模型的波长优化选择中具有显著的效果.将遗传算法作为模块循环运行,能更快达到最优解,有效提高测量精度,减少建模所用波长数.本文将该方法应用于无创伤人体血糖浓度光学检测的基础研究中,验证实验所用样品为:①葡萄糖水溶液;②包含牛血红蛋白和白蛋白的葡萄糖水溶液;③人血中的血浆(含葡萄糖).结果表明:建模的波长个数可分别减少88%、86%、85%;预测标准偏差(RMSEP)分别减少56%、64%、63%.这对无创伤人体血糖浓度光学检测理论的进一步研究具有指导意义.

作 者： 王宏 李庆波 刘则毅 徐可欣   作者单位： 王宏,刘则毅(天津大学理学院数学系,天津,300072)

李庆波,徐可欣(精密测试技术及仪器国家重点实验室,天津,300072) 

刊 名： 分析化学  ISTIC SCI PKU 英文刊名： CHINESE JOURNAL OF ANALYTICAL CHEMISTRY  年，卷(期)： 2002 30(7)  分类号： O65  关键词： 近红外光谱   无创伤   人体血糖浓度   遗传算法   波长选择   偏最小二乘  

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