研究人員為頻譜技術開發了性能更好的新算法

最近，來自智能機器研究所的研究人員開發了一種基于組合移動窗口(CMW)和可變維粒子群優化(VDPSO)算法的新波長選擇算法。

CMW保留了移動窗口算法的優勢，并且不同的窗口可以相互重疊以實現光譜間隔寬度和數量的自動優化。VDPSO算法改進了傳統的粒子群優化(PSO)算法。

這種稱為VDPSO-CMW的新算法可以搜索不同維度的數據空間，并減少局部極值受限和過度擬合的風險。

結合移動窗口策略，可以快速選擇光譜數據變量。

通過與BOSS，VCPA，iVISSA和IRF等四種高性能變量選擇算法的比較，結果表明該算法可以選擇更重要的光譜信息，提高模型的預測能力。

該算法有望進一步應用于基因組學，蛋白質組學，代謝組學和定量構效關系領域的數據分析。