近红外分析仪建模方法图解与相关应用
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近红外分析仪建模方法的图解如下：
- 数据收集与预处理：收集已知含量的标准样品的近红外光谱数据，并进行预处理，包括多元散射校正(MSC)、一阶导数(1FD)、二阶导数(2SD)、卷积平滑(Savitzky-Golay smoothing，S-G)、标准正态变换(SNV)等。
- 划分训练集和测试集：将数据集分为训练集和测试集，通常使用大部分数据作为训练集，剩余数据作为测试集，以验证模型的预测能力。
- PCA降维：应用主成分分析(PCA)进行降维处理，减少数据的维度，同时保留最重要的信息。
- 建立校正模型（数据拟合）：使用偏最小二乘法(PLS)等化学计量学方法，在样品待测属性值与近红外光谱数据之间建立关联模型。
- 模型评估：使用决定系数(R²)、均方根误差(RMSE)、均方误差(MSE)等指标评估模型的性能。
- 绘制拟合差异曲线图：绘制实际值与预测值之间的差异曲线图，直观展示模型的预测准确性。
- 模型验证：对模型进行交叉验证，即每次从建模样品集中取出一个样品，用剩下的(N-1)个样品建立模型，预测被取出的样品，如此循环直至所有样品均被预测一次。考察预测值与国标法测定值的相关系数(R)和均方差(RMSECV)。
- 模型优化：根据预建模的关联结果，利用马氏距离的方法诊断光谱中异常值（挑选样品），采用乘法散射校正(MSC)、一阶求导(Db1)、Norris平滑等方法对光谱进行预处理，得到关联系数较高的数据模型。
- 模型应用：将建立好的模型应用于未知样品的近红外光谱数据，预测样品的性质成分。
以上步骤构成了近红外分析仪建模的基本流程，通过这些步骤可以建立一个有效的近红外光谱分析模型，用于预测和分析样品的性质和成分。
标签：近红外分析仪建模方法
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