近红外分析仪建模方法

近红外分析仪的建模方法主要包括以下几种：

1. 多元线性回归法（MLR）：这是一种简单的线性建模方法，通过建立多个变量之间的线性关系来进行预测。
2. 主成分回归（PCR）：PCR通过提取主成分来降低数据维度，消除变量间可能存在的复共线性关系。
3. 偏最小二乘法（PLS）：PLS是近红外光谱分析中最常用的建模方法之一，它能够找到NIR数据和物理化学属性之间的最优线性函数关系，通过最小化平方误差来构建可解释的低复杂度模型。
4. 人工神经网络（ANN）：ANN是一种非线性建模方法，其中反向传播（BP）算法是使用最多的神经网络算法之一，但BP网络算法易陷入局部最优且收敛速度慢。
5. 支持向量机法（SVM）：SVM是一种基于统计学理论的机器学习方法，具有良好的泛化能力，能够避免模型陷入局部最优。
6. 深度信念网络（DBN）：DBN是深度学习的生成模型之一，由多层受限玻尔兹曼机（RBM）堆叠而成。DBN首先对RBM进行逐层预训练，完成对光谱数据的特征提取和降维，然后利用目标理化值对初始权值进行反向微调，得到最终优化权值，最后添加回归层完成近红外光谱的预测建模。
7. 
8. 一维卷积神经网络（1D-CNN）：1D-CNN将卷积操作从二维扩展到一维，增强了对时间序列数据的分析能力。1D-CNN通过堆叠多个卷积和池化层来增强特征提取能力，并能够并行计算，提高处理大规模时间序列数据的效率。
9. 贝叶斯超参数优化和早停策略：在1D-CNN模型设计中，贝叶斯超参数优化在模型参数选择中起着重要作用，通过智能导航超参数空间，考虑参数间潜在的相互作用，并用较少的迭代次数识别出最优参数组合。
10. 基于遗传编程（GP）的自动模型构建方法：这种方法将NIR快速表征视为符号回归问题，使用线性参数模型表示来描述NIR预测模型，并增加模型多样性。GP基于的方法被提出来探索各种模型结构，并补偿以前策略中缺乏的降维能力。

这些建模方法各有优势和局限性，选择合适的建模方法需要根据具体的应用场景和数据特性来决定。随着深度学习和机器学习技术的发展，越来越多的先进方法被应用于近红外光谱仪的建模中，以提高模型的预测准确性和泛化能力。