近紅外分析儀建模方法圖解與相關(guān)應(yīng)用

分類：應(yīng)用方案 2024-11-19 16:00:35 60閱讀次數(shù)

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近紅外分析儀建模方法的圖解如下：

1. 數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理：收集已知含量的標(biāo)準(zhǔn)樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，包括多元散射校正(MSC)、一階導(dǎo)數(shù)(1FD)、二階導(dǎo)數(shù)(2SD)、卷積平滑(Savitzky-Golay smoothing，S-G)、標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變換(SNV)等。
2. 劃分訓(xùn)練集和測(cè)試集：將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，通常使用大部分?jǐn)?shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，剩余數(shù)據(jù)作為測(cè)試集，以驗(yàn)證模型的預(yù)測(cè)能力。
3. 
5. PCA降維：應(yīng)用主成分分析(PCA)進(jìn)行降維處理，減少數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)保留最重要的信息。
6. 建立校正模型（數(shù)據(jù)擬合）：使用偏最小二乘法(PLS)等化學(xué)計(jì)量學(xué)方法，在樣品待測(cè)屬性值與近紅外光譜數(shù)據(jù)之間建立關(guān)聯(lián)模型。
7. 模型評(píng)估：使用決定系數(shù)(R2)、均方根誤差(RMSE)、均方誤差(MSE)等指標(biāo)評(píng)估模型的性能。
8. 繪制擬合差異曲線圖：繪制實(shí)際值與預(yù)測(cè)值之間的差異曲線圖，直觀展示模型的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。
9. 模型驗(yàn)證：對(duì)模型進(jìn)行交叉驗(yàn)證，即每次從建模樣品集中取出一個(gè)樣品，用剩下的(N-1)個(gè)樣品建立模型，預(yù)測(cè)被取出的樣品，如此循環(huán)直至所有樣品均被預(yù)測(cè)一次。考察預(yù)測(cè)值與國標(biāo)法測(cè)定值的相關(guān)系數(shù)(R)和均方差(RMSECV)。
10. 模型優(yōu)化：根據(jù)預(yù)建模的關(guān)聯(lián)結(jié)果，利用馬氏距離的方法診斷光譜中異常值（挑選樣品），采用乘法散射校正(MSC)、一階求導(dǎo)(Db1)、Norris平滑等方法對(duì)光譜進(jìn)行預(yù)處理，得到關(guān)聯(lián)系數(shù)較高的數(shù)據(jù)模型。
11. 模型應(yīng)用：將建立好的模型應(yīng)用于未知樣品的近紅外光譜數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)樣品的性質(zhì)成分。

以上步驟構(gòu)成了近紅外分析儀建模的基本流程，通過這些步驟可以建立一個(gè)有效的近紅外光譜分析模型，用于預(yù)測(cè)和分析樣品的性質(zhì)和成分。

標(biāo)簽：近紅外分析儀建模方法

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