《表1 不同光谱数据RBF网络模型评价结果》

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《近红外光谱法对土壤有机碳组成的无损分析》

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图2为基于MSC光谱数据作为网络输入变量时，在算法迭代的过程中最优个体适应度值与进化代数的关系.由图2可知，当进化到185代后，已经得到最优解，到400代后，个体适应度值变化基本趋于收敛.GA对基于MSC光谱的RBF网络隐含层节点数和宽度参数的选择分别见图3和4，从图3和4可以看出，进化到185代时，GA搜索到最优RBF网络的隐含层节点数是56个，宽度参数则是进化到34代后搜索到最优结果为0.195 3.其他光谱模型的最优网络参数如下:原始光谱模型的节点数和宽度参数是42和7.617 2；平滑光谱的是40和12.597 7；SNV的是54和3.222 7.不同光谱数据建立的最优模型中其各数据集的相关系数R值和RMSE值见表1.由表1可知，与其他光谱相比，基于MSC光谱建立的RBF网络模型相关系数R值较大，RMSE值较小，所以本文采用MSC法对原始光谱进行预处理较为合适.