近日，广州华商学院人工智能学院洪绍勇、张思媛团队联合桂林理工大学陈华舟教授团队的最新研究成果《近红外光谱结合Lévy飞行网络优化模型预测鱼粉蛋白质含量》正式发表在全国中文核心期刊《中国无机分析化学》2026年第2期。

研究背景：为何需要“智能化+分布式”的重金属检测

喀斯特地区地貌复杂、土壤异质性强，传统点位采样难以真实反映区域污染分布特征。与此同时，近红外光谱（NIR）技术因其无损、快速、连续扫描等优势，在土壤成分检测中展现出巨大潜力。然而，与有机碳、矿物质等光谱活性物质不同，重金属在近红外波段响应弱、信号间接，导致建模难度大、预测稳定性不足。

在“大数据+物联网”背景下，分布式传感器可实现跨区域同步采集光谱数据，但这也带来了数据规模庞大、样本分布不均、变量间共线性严重、云端计算资源受限等问题。如何在复杂分布式环境中筛选出“真正有信息价值”的光谱变量，并建立高稳定性的预测模型，成为本研究的核心。

核心研究进展：从进化优化到信息融合的技术路径

本研究围绕“变量筛选-相关性优化-融合建模”构建了完整技术路线，形成IBFA+MMIC融合模型。

萤火虫算法（FA）具有全局搜索能力强、参数较少、收敛速度快等优势，但传统FA难以直接用于高维离散光谱变量筛选。团队提出引入“0-1二进制编码”机制，实现变量离散化选择；构建自适应凹函数映射，加快早期收敛速度；以RMSE为适应度函数，直接绑定模型预测效果。

（基于IBFA相关模型和FA相关模型的迭代结果）

经过100轮进化迭代，IBFA从1512个原始波数中筛选出493个关键变量，显著降低模型复杂度，并有效提升预测性能。相比传统PLS模型，Zn、Cu预测R值提升至0.9以上，RMSE明显下降、收敛稳定性增强，IBFA证明了进化优化在分布式光谱数据筛选中的适用性。

修正最大信息系数（MMIC）解决非线性与共线性问题，虽然进化算法能筛选变量，但仍无法充分处理变量间复杂相关结构。为此，研究团队对最大信息系数（MIC）进行改进：引入投影减法，降低变量共线性干扰、构建动态阈值机制，扩展有效候选变量空间、结合分布式数据不均特性进行适应性修正。

（IBFA+MMIC选择的特征波数）

改进后的MMIC不仅能够识别变量间的非线性关联，还提供了类似决定系数的评分指标，用于量化变量的信息贡献。在IBFA筛选基础上引入MMIC后，模型性能达到最优，训练阶段Rm>0.9，测试阶段Rt接近0.9，RMSE明显低于FA+MIC、FA+MMIC和IBFA+MMIC组合模型，同时变量数量压缩至79–93个。t检验结果表明，IBFA+MMIC模型具有最高统计可靠性，验证了“进化优化+信息关联修正”机制在分布式光谱建模中的优势。

研究创新点：三大突破构建新型建模范式

1.突破传统实验室单点建模思路，实现跨区域联邦式光谱数据分析。

2.通过凹函数概率调节策略，提高变量筛选效率与收敛稳定性。

3.结合投影减法与信息关联评分，增强模型对非线性与共线性的鲁棒性。

4.在Zn、Cr、Cu、Pb四种重金属预测中实现系统性性能提升，为精准农业与土壤环境管理提供智能决策支持。

应用前景：迈向智能化土壤监测时代

本研究不仅验证了IBFA+MMIC在喀斯特土壤中的可行性，也为农田实时污染预警、分布式近红外在线监测、低功耗终端嵌入式建模以及精准施肥与污染治理决策提供了技术基础。未来将进一步优化IBFA的参数稳定性，并探索变量交互建模机制，以提升模型的泛化能力与工程化应用水平。

结语

针对农业土壤重金属污染这一复杂问题，本研究基于近红外光谱，融合改进进化算法与信息关联分析，构建了适用于分布式传感环境的智能建模方法。IBFA+MMIC模型实现了高精度定量预测，为“光谱大数据+人工智能”在环境监测中的融合应用提供了新思路。随着算法与传感技术的进步，近红外技术有望成为农业生态安全监测的重要支撑。

《中国无机分析化学》于2011年创刊，是全国中文核心期刊（北京大学），被科学引文数据库（SCD）核心版、美国《化学文摘》（CA）核心版、俄罗斯《文摘杂志》（AJ）、哥白尼精选数据库（ICI Journals Master List）、欧洲学术出版中心数据库（EuroPub）、全球OA期刊索引（OAJ）、美国《艾博思科数据库》（EBSCOhost）、日本《科学技术文献速报》（CBST,JICST）、日本《科学技术振兴机构（中国）文献数据库》（JSTChina）、美国《乌利希国际期刊指南》《中文科技期刊数据库》《中国核心期刊（遴选）数据库》《中国科学引文数据库》《中国学术期刊》（光盘版）。2016年荣登化学学科高被引期刊TOP10、5年高影响力期刊TOP10。主要报道无机分析化学中新仪器、新方法的研究与应用，有毒有害物的分析检测，食品安全等热点问题。

作者简介

洪绍勇（1984-），男，副教授，中国计算机学会会员。研究方向：计算生物学与光谱计量学。主持省级项目2项，公开发表学术论文20余篇，其中SCI收录15篇。

张思媛（2004-），女，广州华商学院人工智能专业在读本科生。研究方向：智能计算。发表学术论文2篇。

（图文/科研处 责任编辑/刘育静）