本文档属于类型b，即一篇综述文章。以下是基于文档内容生成的学术报告：
本文由Jiashun Fu、Hai-dong Yu、Zhe Chen和Yong-huan Yun共同撰写，其中Yong-huan Yun为通讯作者。作者单位包括海南大学食品科学与工程学院、国家市场监管总局热带果蔬质量与安全重点实验室以及海南省食品营养与功能食品重点实验室。文章于2022年5月31日在线发表在期刊《Infrared Physics & Technology》上，题目为《A review on hybrid strategy-based wavelength selection methods in analysis of near-infrared spectral data》。
本文的主题是近红外光谱（Near-Infrared Spectroscopy, NIR）分析中基于混合策略的波长选择方法。文章系统性地回顾了现有的混合波长选择方法，并对其进行了分类，旨在帮助研究人员更好地理解和应用这些方法。以下是本文的主要观点及其详细阐述：
近红外光谱分析是一种成熟的技术，广泛应用于在线、手持、便携式或成像传感器中。然而，随着光谱仪分辨率的提高，光谱数据中的波长数量急剧增加，导致“维度灾难”问题。因此，选择与待分析属性最相关的波长子集成为构建简单、经济且高效的近红外传感器或多光谱成像系统的关键步骤。传统的波长选择方法主要分为波长区间选择（Wavelength Interval Selection, WIS）和波长点选择（Wavelength Point Selection, WPS）。WIS方法将连续波段的波长作为一个整体进行选择，而WPS方法则基于优化算法选择单个波长点。尽管这两种方法各有优缺点，但单独使用时往往无法兼顾高效性和准确性。为此，混合策略应运而生，通过结合多种方法，克服单一方法的局限性，充分发挥各自的优势。
本文基于混合策略，将现有的波长选择方法分为四类：WIS-WPS混合方法、WPS-WIS混合方法、WPS-WPS混合方法以及三步混合策略。每一类方法都通过结合不同的算法，逐步优化波长选择过程。例如，WIS-WPS混合方法首先使用WIS方法快速筛选出信息丰富的波长区间，然后通过WPS方法进一步优化所选区间内的波长点。这种策略既能快速降低数据维度，又能提高模型的预测性能。文章详细介绍了每一类方法的原理、应用场景及其在实际研究中的成功案例。
为了更好地构建和应用混合波长选择方法，本文提出了两种策略：串联型（Tandem-type）和并行型（Parallel-type）混合方法。串联型混合方法按照顺序结合两种或三种算法，前一步的输出作为后一步的输入。例如，先使用WIS方法筛选波长区间，再通过WPS方法优化所选区间内的波长点。并行型混合方法则通过不同的算法分别筛选波长子集，最后通过交集或并集操作融合结果。文章还提供了构建混合方法的具体建议，例如在串联型混合方法中，第一步应选择计算速度快、能快速降低数据维度的算法，第二步则选择优化能力强的算法。
尽管混合波长选择方法在近红外光谱分析中取得了显著成效，但仍存在一些问题需要解决。例如，混合方法通常会引入多个预设参数，增加了建模的复杂性。为此，本文提出了以下发展方向：首先，应通过修改算法减少预设参数，降低应用难度；其次，可以将一种方法的核心理念嵌入到另一种方法中，充分利用各自的优势；第三，应尝试将新提出的智能优化算法应用于混合方法中；最后，可以开发包含所有现有波长选择方法的软件，方便研究人员灵活构建混合策略。
本文首次系统性地总结了基于混合策略的波长选择方法，并提供了详细的分类和应用建议。通过回顾现有方法，本文不仅为研究人员提供了宝贵的参考，还为未来混合方法的发展指明了方向。此外，本文提出的构建混合方法的策略和建议，为近红外光谱分析中的波长选择提供了新的思路，具有重要的理论和应用价值。
本文的亮点在于首次对基于混合策略的波长选择方法进行了系统性分类，并详细介绍了每一类方法的原理和应用案例。此外，本文提出的串联型和并行型混合方法构建策略，为研究人员提供了灵活且高效的工具，能够显著提高波长选择的效率和准确性。文章还展望了混合方法的未来发展方向，为相关领域的研究提供了新的视角。
本文通过系统性地回顾和总结现有的混合波长选择方法，为近红外光谱分析领域的研究人员提供了宝贵的参考。文章不仅详细介绍了各类方法的原理和应用，还提出了构建混合方法的具体建议，具有重要的理论和实践意义。