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阐述和讨论仪器噪声是怎样通过第一个隐变量的计算被引入模型中,并随着后续隐变量不断在模型中传递和累积,从而对整个建模过程产生影响。为今后进一步研究在建模中减少或抑制噪声在模型内的传播和放大提供理论依据。
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随着科学技术的发展和生产工艺水平的提高,为了适应不同应用场景的需要,光谱仪器的微小型化已经成为光谱仪器发展的一个新的方向,简单介绍目前国内外发展迅速和逐步进入市场的几种小微型NIR的基本工作原理、技术特点、研发动态、以及实用化进程等信息;分析选型应注意的主要技术指标、在线检测应考虑的工程化问题、仪器性价比的基本要求。
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常用的变量选择方法通过Y信息来评估变量的重要性,这对建模样本数量,样本分布提出了较高的要求。本文提出了一种不使用化学参考值信息的变量选择方法,通过少量样品在不同条件下的多次采样,根据对各样本的分辨能力来评价变量的重要性。实例研究结果表明,在建模样本较少和充足两种条件下,该方法均可取得较好的建模效果。
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共识算法是一种集成建模方法,通过对多个模型的集成,获得比单个模型更好的预测效果。本项目组提出了一种针对多元回归模型的共识建模方法,并和变量选择方法SPA和iPLS结合,得到了两种新的模型校正方法—C-SPA-MLR和CPLS。所提方法对于各个变量选择后的各个光谱子集分别构建回归模型,并进行合适的权重优化,从而提高了光谱数据的利用率,获得了更高精度的预测结果。
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基于近红外光谱的温度效应,发展了温控近红外光谱技术,建立了多种用于近红外光谱信号解析的化学计量学方法,并将其应用于复杂体系尤其是水溶液体系中目标物的含量和结构分析。
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为探讨光栅型与傅里叶变换近红外分析仪之间模型传递的应用效果,选取国产鱼粉为近红外光谱样本,以FOSS DS2500F型近红外分析仪为源仪器,以Bruker MPA型近红外分析仪为目标仪器,采用PDS方法实现模型传递,研究不同型号不同工作原理的仪器之间实现模型共享的可行性。旨在为饲料生产企业近红外仪器升级换代提供预测模型传递方法依据,降低近红外分析仪的运行成本,提高模型使用效率。
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近红外光谱及成像技术 一种绿色分析技术在食品、农产品质量安全检测领域发挥着重要作用,为食品智能检测与加工保驾护航。以典型案例介绍研究团队在食品、农产品近红外光谱及图像如何解决卡脖子问题,构建高精度、稳定性好的检测评价模型,研发食品、农产品主要品质安全指标快速、高精度、无损伤、可在线、智能化的检测系统。
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采用光谱分析技术结合模式识别方法,研究大西洋、荷兰-14、荷兰十五041、荷兰十五Q8、冀张薯12号、冀张薯8号,兴佳2号和Y2共8种马铃薯微型种薯的分类检测方法。本研究所建分步骤分类识别模型,8种种薯的平均正确识别率为89.75%。试验结果表明,高光谱光谱分析技术可用于马铃薯微型种薯的分类检测。
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面向药品监督的近红外光谱深度学习建模方法研究
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变量选择是近红外光谱建立多元校正模型的重要步骤,能够提高模型的预测效果,增强模型的解释性,也是化学计量学算法研究的热点。基于联用策略的变量选择方法是通过联合两种或多种现有的变量选择算法来有效筛选近红外光谱波长,目前已经有多种联用形式,其有效性在实际应用中已经得到证实。本文介绍新近提出的联用策略法及基于近红外光谱/高光谱在罗非鱼片新鲜度快速检测上的应用。