Particle Swarm Optimization Algorithm Establish the Model of Tobacco Ingredients in Near Infrared Spectroscopy Quantitative Analysis

International audience57 tobacco samples were chosen, the near-infrared diffuse reflectance spectra at five different parts of tobacco leafs were averaged as the original spectra, the range of 4000-9000 wavenumber of spectral information was selected after wavelength selection, first-order differential was used to eliminate the impact of offset, PCA was used to reduce the dimensions and select the most representative of the principal components of the sample information. After these, use PSO and the data of chemical composition of nicotine and total nitrogen, to establish the models of near-infrared spectra of the main ingredient in tobacco quantitative analysis. In which, nicotine and total nitrogen quantitative analysis of modeling set correlation coefficients were 0.8886,0.9290; the prediction set correlation coefficients were 0.8786,0.8487. RMSEC values were 0.4737,0.2215; RMSEP values were 0.6417,0.2677. The results show that: PSO can be used to establish the model of nicotine and total nitrogen by near infrared spectroscopy quantitative analysis in tobacco

Análisis de componentes principales disjuntas por medio de optimización por enjambre de partículas y sus aplicaciones

[ES] En el presente trabajo se divide en cuatro capítulos. En los dos primeros se propone una alternativa al método disjoint principal component analysis, que consiste en un análisis de componentes principales con restricciones y permite determinar componentes disjuntas, que son combinaciones lineales de subconjuntos disjuntos de las variables consideradas en el problema. El nuevo método propuesto se denomina constrained binary optimization by particle swarm disjoint principal component analysis, debido a que está basado en la optimización por enjambre de partículas, notado por CBPSO DC. El nuevo método usa una optimización estocástica diseñada para encontrar soluciones de alta calidad, en situaciones de alta complejidad computacional. El algoritmo del nuevo método parte generando aleatoriamente una población de partículas que iterativamente evolucionan hasta alcanzar el óptimo global, que en este caso está dado en función de las componentes disjuntas. Se proporcionan resultados numéricos que confirman la calidad de las soluciones obtenidas por el nuevo método. En el tercer capítulo se realiza una adaptación de la optimización por enjambre de partículas al análisis HJ Biplot. Este nuevo método recibe el nombre de PSO DHJ Biplot. Además, se realiza una aplicación a datos sobre la evolución de la pandemia COVID-19. En el capítulo cuatro se presentan los contenidos teóricos necesarios para abordar la estadística de datos funcionales. Se realiza una exposición de los operadores lineales sobre espacios de Hilbert. La función de covarianzas de un conjunto de datos funcionales es un ejemplo de este tipo de operadores. A continuación, se enuncia el teorema de Mercer y el teorema de Karhunen-Loève que son los dos pilares en que se sustenta el análisis de componentes principales funcionales. Se definen las componentes principales funcionales y se detalla su forma de cálculo. Se aplica el algoritmo CBPSO DC para obtener las denominadas componentes principales funcionales disjuntas