研究人员为频谱技术开发了性能更好的新算法

最近，来自智能机器研究所的研究人员开发了一种基于组合移动窗口(CMW)和可变维粒子群优化(VDPSO)算法的新波长选择算法。

CMW保留了移动窗口算法的优势，并且不同的窗口可以相互重叠以实现光谱间隔宽度和数量的自动优化。VDPSO算法改进了传统的粒子群优化(PSO)算法。

这种称为VDPSO-CMW的新算法可以搜索不同维度的数据空间，并减少局部极值受限和过度拟合的风险。

结合移动窗口策略，可以快速选择光谱数据变量。

通过与BOSS，VCPA，iVISSA和IRF等四种高性能变量选择算法的比较，结果表明该算法可以选择更重要的光谱信息，提高模型的预测能力。

该算法有望进一步应用于基因组学，蛋白质组学，代谢组学和定量构效关系领域的数据分析。