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基于稳定一致波长筛选的无标样近红外光谱模型传递方法
近红外光谱技术已成为一种常见的非破坏性分析方法，可以应用于食品、药品、生物医学等多个领域中的质量控制和过程监控。近红外光谱分析通常需要建立一个可靠的模型，用于预测待测样品的化学成分。为了提高模型的可靠性和传递性，本文提出了基于稳定一致波长筛选的无标样近红外光谱模型传递方法。
稳定一致波长（SW-UW）是一种可信度高、可重复性好、选择性强的波长筛选方法，可以在众多波长中筛选出能够更好地解释待测样品的波长。其核心思想就是从大量的波长中筛选出最具代表性的一组波长，使得这组波长对于建立可传递性模型非常重要。
为了实现基于SW-UW的无标样近红外光谱模型传递，首先需要建立稳定统一的波长集合（SWUC），即找到所有样品中存在的交集波长。在SWUC中，筛选出具有相同变异性质的波长集合，这些波长集合称为稳定统一波长组（SWG）。对于每个SWG，通过计算其内部波长的变异系数，筛选出其内部同质性高的最小波长组，这个过程称为稳定波长组选择。这些稳定波长组被认为是对所有样品都具有同样重要性的波长组。
接下来，需要利用筛选出的稳定波长组，对所有的样品建立模型。基于交叉验证的光谱分析方法，能够评估模型的预测能力和传递性。首先，对于训练集中的每个样品，利用稳定波长组建立主成分分析（PCA）模型，再利用偏最小二乘回归（PLSR）方法建立预测模型。此时，需要选择合适的组分数k和波长数p，以达到最佳预测效果。
对于测试集中的样品，将其通过主成分模型转换到主成分得分空间，再用PLSR模型进行预测。此时，在通过交叉验证方法，对所有的样品建立模型，并选择具有最优表现的组合(k，p)，确保模型的传递性。
通过SW-UW方法，建立的近红外光谱模型具有较高的预测精度和更好的传递性。该方法可以应用于多个领域的质量控制和过程监控，提高生产效率和降低成本。