近日，太阳集团城网址83138人工智能學院洪紹勇、張思媛團隊聯合桂林理工大學陳華舟教授團隊的最新研究成果《近紅外光譜結合Lévy飛行網絡優化模型預測魚粉蛋白質含量》正式發表在全國中文核心期刊《中國無機分析化學》2026年第2期。

研究背景：為何需要“智能化+分布式”的重金屬檢測

喀斯特地區地貌複雜、土壤異質性強，傳統點位采樣難以真實反映區域污染分布特征。與此同時，近紅外光譜（NIR）技術因其無損、快速、連續掃描等優勢，在土壤成分檢測中展現出巨大潛力。然而，與有機碳、礦物質等光譜活性物質不同，重金屬在近紅外波段響應弱、信号間接，導緻建模難度大、預測穩定性不足。

在“大數據+物聯網”背景下，分布式傳感器可實現跨區域同步采集光譜數據，但這也帶來了數據規模龐大、樣本分布不均、變量間共線性嚴重、雲端計算資源受限等問題。如何在複雜分布式環境中篩選出“真正有信息價值”的光譜變量，并建立高穩定性的預測模型，成為本研究的核心。

核心研究進展：從進化優化到信息融合的技術路徑

本研究圍繞“變量篩選-相關性優化-融合建模”構建了完整技術路線，形成IBFA+MMIC融合模型。

螢火蟲算法（FA）具有全局搜索能力強、參數較少、收斂速度快等優勢，但傳統FA難以直接用于高維離散光譜變量篩選。團隊提出引入“0-1二進制編碼”機制，實現變量離散化選擇；構建自适應凹函數映射，加快早期收斂速度；以RMSE為适應度函數，直接綁定模型預測效果。

（基于IBFA相關模型和FA相關模型的疊代結果）

經過100輪進化疊代，IBFA從1512個原始波數中篩選出493個關鍵變量，顯著降低模型複雜度，并有效提升預測性能。相比傳統PLS模型，Zn、Cu預測R值提升至0.9以上，RMSE明顯下降、收斂穩定性增強，IBFA證明了進化優化在分布式光譜數據篩選中的适用性。

修正最大信息系數（MMIC）解決非線性與共線性問題，雖然進化算法能篩選變量，但仍無法充分處理變量間複雜相關結構。為此，研究團隊對最大信息系數（MIC）進行改進：引入投影減法，降低變量共線性幹擾、構建動态阈值機制，擴展有效候選變量空間、結合分布式數據不均特性進行适應性修正。

（IBFA+MMIC選擇的特征波數）

改進後的MMIC不僅能夠識别變量間的非線性關聯，還提供了類似決定系數的評分指标，用于量化變量的信息貢獻。在IBFA篩選基礎上引入MMIC後，模型性能達到最優，訓練階段Rm>0.9，測試階段Rt接近0.9，RMSE明顯低于FA+MIC、FA+MMIC和IBFA+MMIC組合模型，同時變量數量壓縮至79–93個。t檢驗結果表明，IBFA+MMIC模型具有最高統計可靠性，驗證了“進化優化+信息關聯修正”機制在分布式光譜建模中的優勢。

研究創新點：三大突破構建新型建模範式

1.突破傳統實驗室單點建模思路，實現跨區域聯邦式光譜數據分析。

2.通過凹函數概率調節策略，提高變量篩選效率與收斂穩定性。

3.結合投影減法與信息關聯評分，增強模型對非線性與共線性的魯棒性。

4.在Zn、Cr、Cu、Pb四種重金屬預測中實現系統性性能提升，為精準農業與土壤環境管理提供智能決策支持。

應用前景：邁向智能化土壤監測時代

本研究不僅驗證了IBFA+MMIC在喀斯特土壤中的可行性，也為農田實時污染預警、分布式近紅外在線監測、低功耗終端嵌入式建模以及精準施肥與污染治理決策提供了技術基礎。未來将進一步優化IBFA的參數穩定性，并探索變量交互建模機制，以提升模型的泛化能力與工程化應用水平。

結語

針對農業土壤重金屬污染這一複雜問題，本研究基于近紅外光譜，融合改進進化算法與信息關聯分析，構建了适用于分布式傳感環境的智能建模方法。IBFA+MMIC模型實現了高精度定量預測，為“光譜大數據+人工智能”在環境監測中的融合應用提供了新思路。随着算法與傳感技術的進步，近紅外技術有望成為農業生态安全監測的重要支撐。

《中國無機分析化學》于2011年創刊，是全國中文核心期刊（北京大學），被科學引文數據庫（SCD）核心版、美國《化學文摘》（CA）核心版、俄羅斯《文摘雜志》（AJ）、哥白尼精選數據庫（ICI Journals Master List）、歐洲學術出版中心數據庫（EuroPub）、全球OA期刊索引（OAJ）、美國《艾博思科數據庫》（EBSCOhost）、日本《科學技術文獻速報》（CBST,JICST）、日本《科學技術振興機構（中國）文獻數據庫》（JSTChina）、美國《烏利希國際期刊指南》《中文科技期刊數據庫》《中國核心期刊（遴選）數據庫》《中國科學引文數據庫》《中國學術期刊》（光盤版）。2016年榮登化學學科高被引期刊TOP10、5年高影響力期刊TOP10。主要報道無機分析化學中新儀器、新方法的研究與應用，有毒有害物的分析檢測，食品安全等熱點問題。

作者簡介

洪紹勇（1984-），男，副教授，中國計算機學會會員。研究方向：計算生物學與光譜計量學。主持省級項目2項，公開發表學術論文20餘篇，其中SCI收錄15篇。

張思媛（2004-），女，太阳集团城网址83138人工智能專業在讀本科生。研究方向：智能計算。發表學術論文2篇。

（圖文/科研處 責任編輯/劉育靜）