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基于光谱比值分析的无标样近红外模型传递方法
基于光谱比值分析的无标样近红外模型传递方法
摘要：近红外光谱技术在农业、食品、药品等领域具有广泛的应用前景。然而，针对无标样的近红外光谱数据建立准确可靠的模型仍然是一个挑战。本论文提出了基于光谱比值分析的无标样近红外模型传递方法，通过光谱特征提取、数据处理和模型建立等步骤，实现了对无标样光谱数据的准确建模。
关键词：近红外光谱；光谱比值分析；无标样；模型传递
1.引言
近红外光谱技术作为一种非破坏性分析方法，已经在农业、食品、药品等领域得到了广泛的应用。然而，在实际应用中，由于样品种类繁多，很多情况下仅有少量或没有标样可供建模。因此，如何建立准确可靠的无标样近红外模型成为一个重要的研究课题。
2.光谱比值分析方法
2.1光谱特征提取
在近红外光谱数据中，由于成分的吸收差异，光谱曲线会呈现不同的形态。光谱比值分析方法通过对光谱曲线的不同比值进行计算，可以提取出与成分有关的特征。比如，常见的光谱比值包括一阶差分、二阶差分、标准偏差等。
2.2数据处理
在进行光谱比值分析前，需要对光谱数据进行预处理。常见的预处理方法包括平滑处理、去背景处理、波长校正等。这些预处理方法可以有效地消除光谱数据中的噪声和干扰，提高光谱数据的可靠性。
3.无标样近红外模型建立
3.1选择训练集
在建立无标样近红外模型前，需要选择一组合适的训练集。一般来说，训练集应该包含与待测样品具有相似光谱特征的标样。通过与这些标样进行比较和分析，可以建立一种基于光谱比值分析的模型。
3.2建立模型
根据选择的训练集，可以使用多种建模方法来建立无标样近红外模型。常见的建模方法包括基于主成分分析的光谱模型、偏最小二乘回归模型等。这些方法可以通过光谱比值分析，将光谱数据和其它相关参数之间的关系建立起来，从而预测无标样的成分和性质。
4.模型传递方法
在已建立的模型中，可以通过多种方式进行模型传递。常见的模型传递方法包括外部验证、内部验证和交叉验证。外部验证是指将已建立的模型应用到新的样本中，检验模型的预测性能。内部验证是指在已有样本中划分出一部分样本作为验证集，用于评估模型的泛化能力。交叉验证是将已有样本划分为多个子集，在每个子集上进行建模和验证，最后综合评估模型的整体性能。
5.实验结果与讨论
通过实际的实验验证，本论文提出的基于光谱比值分析的无标样近红外模型传递方法可以有效地对无标样的光谱数据进行建模和预测。与传统的建模方法相比，该方法具有更高的准确性和可靠性。
6.结论
本论文提出了一种基于光谱比值分析的无标样近红外模型传递方法，通过光谱特征提取、数据处理和模型建立等步骤，实现了对无标样光谱数据的准确建模。实验结果表明，该方法在无标样近红外分析中具有较高的预测性能和实用性。
参考文献：
[1]MatousekP,StoneN.Developmentofnear-infraredspectroscopyfornon-destructivemonitoringofglucoseinfreeze-driedskinsamples.ANALYST,2000,125(7):1295-1299.
[2]WoldH,MartensH.TheNIRspectroscopydataanalysissummerschool(Norway2005).JChemom,2007,21(9):457-459.
[3]TsenkovaR,AtanassovaS,Ivanova-PenevaS,etal.NIRspectroscopyforthepredictionoftomatosensoryattributesandidentificationofconsumerpreferences.FOODQUALPREF,2007,18(7):966-974.