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现在文献上提到的模型转移大多数是从校正样品集中用KS等算法挑选转移样品集,模型转移的时候校正样品集依然保存在那里,所以可以用KS等算法从校正样品集中挑选出用于模型转移的转移样品集,然后在母机和从机器上采集转移样品集的光谱,然后进行模型转移。但是实际情况是很多情况下,在模型转移的时候,校正样品集的样品因为保存时间等原因已经不存在了,或者已经不完全是用来做校正模型的样品了,这个时候用KS算法挑出来的转移样品集其实是没有现实的样品和他们对应的,这个问题怎么对待?这个问题其实在维护同一台仪器上的模型随时间的变化也存在。转移样品集随时间肯定也是变化的,你不能在同一个时刻同时在今天的这台仪器和昨天的这台仪器上同时采集这批转移样品集的光谱,这个问题又如何理解?想听听各位在paper之外的看法。
我们知道在近红外的实际应用中,在某一近红外仪(称源机)上建立的校正模型,即便在另外一台与源机相同功能的近红外仪(称为目标机)上使用时,因各仪器测量的光谱有差异,模型不再适用,计算结果偏差很大或根本无法使用,解决这类问题的过程称为模型转移,也称为仪器标准化。众所周知建立近红外校正模型时往往需要测量大量样品的化学值或基础性质作为数据基础,投入大、成本高,因此使用模型转移技术实现模型共享和有效利用非常必要。模型转移可克服样品在不同仪器上的量测信号(或光谱) 间的不一致性,通过信号处理以消除仪器对量测信号的影响 ,不仅使已有模型具有较好的动态适应性,而且可以减少因重复建模造成的人力、物力、财力以及时间的浪费。大家在模型转移过程中遇到过什么问题,或有什么好的经验及建议,欢迎一起讨论。下面的四篇英文文献都是近红外模型转移的一些介绍
用同样的数据,同样的数学处理得到的模型为什么不一样?今天我用一组数据做一个模型,然后把这组数据按一成分含量高低排序,重新做模型,做模型的数学处理方法也是一样的。但是为什么模型不一样呢?两个模型预测另外一组数据,预测结果有的差的还很大? 这是什么原因呢? 大虾们有知道的吗? http://simg.instrument.com.cn/bbs/images/brow/em09501.gif