近红外建模与模型评价 (2)
近红外光谱采集与建模技术规范2014
近红外光谱采集与建模技术规范1. 基本原理近红外光谱（Near Infra-Red Spectrum，NIR），指的是780－2526nm范围内的电磁波，它介于可见光谱区域和中红外光谱区域之间。
从光谱能量的角度讲，近红外光谱对应的主要是分子振动的倍频及合频吸收，由于倍频及合频吸收的跃迁几率很低，信号很弱，故只有非谐性很高的化学键才能在图谱上表达。
非谐性很高的化学键是含有氢原子的化学键，近红外光谱中含氢基团X - H（X = C、N、O、S）的吸收占主导地位。
近红外光谱的特点是吸收系数较低、无损、快速、无污染，因此可以直接对样品进行测定，不需样品处理或仅需简单的处理，在计算机软件的支持下，可实现对近红外光谱建立模型、快速分析样品光谱的功能。
2. 适用范围建立近红外光谱模型快速筛查方法的固体制剂主要包括口服常释剂型（口服普通片剂、肠溶片、分散片、硬胶囊、肠溶胶囊）、口服缓释剂型（缓释片、控释片、缓释胶囊、控释胶囊）和注射用无菌粉末等，品种主要为化学药、抗生素和生化药。
3. 仪器要求仪器类型应为傅立叶近红外光谱仪，目前基于Bruker Matrix-F型近红外光谱仪。
4. 样品要求采集近红外光谱图的样品应为经法定的或者经过验证的质量标准进行检验后合格的药品，并且样品要在有效期以内。
对于某品种、某厂家、某规格的样品，批次数量应不低于6批次，如有特殊情况，未能达到6批次，应作说明。
5. 人员要求光谱测定人员应掌握规范的测样方式（如下图）。
5.1 片剂的测样（接触测）用左手拇指和食指夹好药片将光纤探头轻轻顶住药片，并用中指扶持5.2 片剂的测样（隔铝塑测）将光纤探头顶住泡罩，轻轻压紧用拇指扶住光纤探头，防止滑动5.3 胶囊剂的测样（接触测）5.4 胶囊剂的测样（隔铝塑测）将光纤探头顶住泡罩，轻轻压紧然后用拇指扶住光纤探头，防止滑动5.5 颗粒剂、干混悬剂或散剂等的测样将颗粒或粉末均匀倒入附件中，将光纤探头插入、压实，分别测定光谱5.6 粉针剂的测样轻轻颠几下小瓶，让粉末在底部均匀将探头轻轻顶住瓶底，并扶好5.7 糖衣片测样首先将糖衣片打磨，露出片芯，然后用光纤探头测定片芯的光谱6. 光谱采集在光谱采集之前，应确保按照规范安装了OPUS 5.0软件、SFDA_Ident 2.6.4软件，并进行了正确的软件设置。
近红外光谱 rpd
近红外光谱 rpd
近红外光谱 (NIR) 是一种非常有用的分析技术，可用于快速、
无损地获取样品的化学信息。
它在许多领域都有广泛的应用，包括
农业、食品加工、药品制造、化工等。
近红外光谱技术可以用于分
析样品的成分、结构和性质，因此在质量控制、过程监测和产品认
证方面具有重要作用。
RPD (Relative Percent Difference) 是一种用于评估近红外
光谱预测模型性能的指标。
它通常用于衡量预测值与参考值之间的
差异，从而评估模型的准确性和可靠性。
RPD值越高，说明模型的
预测能力越强，对样品的分析效果越好。
在实际应用中，评估近红外光谱预测模型的性能是非常重要的。
通过对样品的光谱数据进行采集、处理和建模，可以建立预测模型，然后使用RPD等指标对模型进行评估。
这有助于确定模型是否适合
特定的应用，并且能够提供可靠的分析结果。
除了RPD之外，还有其他一些指标可以用来评估近红外光谱预
测模型的性能，例如标准误差 (SE)、相关系数 (R) 等。
综合使用
这些指标可以更全面地评估模型的准确性和可靠性。
总之，近红外光谱技术在分析领域有着广泛的应用，而RPD作为评估预测模型性能的指标，在实际应用中扮演着重要的角色。
通过综合使用多种指标，可以全面评估模型的性能，从而确保分析结果的准确性和可靠性。
近红外光谱采集与建模技术规范2014
近红外光谱采集与建模技术规范1. 基本原理近红外光谱（Near Infra-Red Spectrum, NIR）,指的是780—2526nm范围内的电磁波，它介于可见光谱区域和中红外光谱区域之间。
从光谱能量的角度讲，近红外光谱对应的主要是分子振动的倍频及合频吸收，由于倍频及合频吸收的跃迁几率很低，信号很弱，故只有非谐性很高的化学键才能在图谱上表达。
非谐性很高的化学键是含有氢原子的化学键，近红外光谱中含氢基团X - H （X = C、N、0、S）的吸收占主导地位。
近红外光谱的特点是吸收系数较低、无损、快速、无污染，因此可以直接对样品进行测定，不需样品处理或仅需简单的处理，在计算机软件的支持下，可实现对近红外光谱建立模型、快速分析样品光谱的功能。
2. 适用范围建立近红外光谱模型快速筛查方法的固体制剂主要包括口服常释剂型（口服普通片剂、肠溶片、分散片、硬胶囊、肠溶胶囊）、口服缓释剂型（缓释片、控释片、缓释胶囊、控释胶囊）和注射用无菌粉末等，品种主要为化学药、抗生素和生化药。
3. 仪器要求仪器类型应为傅立叶近红外光谱仪，目前基于Bruker Matrix-F型近红外光谱仪。
4. 样品要求采集近红外光谱图的样品应为经法定的或者经过验证的质量标准进行检验后合格的药品，并且样品要在有效期以内。
对于某品种、某厂家、某规格的样品，批次数量应不低于6批次，如有特殊情况，未能达到6批次，应作说明。
5. 人员要求光谱测定人员应掌握规范的测样方式（如下图）。
5.1片剂的测样（接触测）将探头轻轻顶紧单层胶囊壳，用食指匡哇5.4胶囊剂的测样（隔铝塑测）将光纤探头 轻轻顶住 药片，并用中指扶持用左手拇指和食指夹好药片 5.2片剂的测样（隔铝塑测）用拇指扶住光纤探头，防止滑动将光纤探头顶住泡罩，轻轻压紧 5.3胶囊剂的测样（接触测）用左手拇指和中指夹住胶衰将光纤探头顶住泡罩，轻轻压紧然后用拇指扶住光纤探头，防止滑动5.5颗粒剂、干混悬剂或散剂等的测样将颗粒或粉末均匀倒入附件中，将光纤探头插入、压实，分别测定光谱5.6粉针剂的测样轻轻颠几下小瓶，让粉末在底部均匀5.7糖衣片测样将探头轻轻顶住瓶底，并扶好首先将糖衣片打磨，露出片芯，然后用光纤探头测定片芯的光谱6. 光谱采集在光谱采集之前，应确保按照规范安装了OPUS 5.0软件、SFDA_ldent 264软件，并进行了正确的软件设置。
近红外pcr建模原理
近红外pcr建模原理近红外( NIR) PCR建模原理一、前言PCR是一种在生物学中广泛应用的技术，它可以扩增DNA序列并产生大量的DNA分子。
NIR则是一种光谱学技术，可以用于分析样品的化学成分。
近年来，NIR-PCR技术被广泛应用于食品、药品、农业和环境等领域。
本文将介绍NIR-PCR建模原理。
二、NIR光谱学原理NIR光谱学是一种非破坏性的分析技术，它利用近红外波长范围内的光谱信息来确定样品中化合物的含量和组成。
这些化合物吸收特定波长范围内的光，并产生一个与其浓度成正比的信号。
三、PCR原理PCR是通过重复反应循环扩增DNA序列的过程。
该过程涉及到两个主要步骤：变性和扩增。
变性：在此步骤中，双链DNA被加热至94-98℃，使其解旋成两条单链模板DNA。
扩增：在此步骤中，引物被添加到模板DNA上，并通过酶催化反应合成新链。
这个过程会重复数次，每次会产生两倍的DNA分子。
四、NIR-PCR建模原理NIR-PCR建模是一种用于预测样品化学成分的技术。
该技术的基本原理是将NIR光谱数据与样品中所含化合物的浓度进行比较，从而建立一个数学模型。
这个模型可以用来预测未知样品中化合物的含量和组成。
在NIR-PCR建模中，首先需要收集一系列具有不同化学成分的样品，并对它们进行NIR光谱分析和化学分析。
然后，使用统计学方法将这些数据结合起来，并建立一个数学模型。
这个模型可以用来预测未知样品中某个特定化合物的含量。
五、优点和应用NIR-PCR建模具有许多优点，包括：1.非破坏性：不需要破坏或改变样品。
2.快速：可以在几秒钟内完成测试。
3.高效：可以同时检测多个化合物。
4.便携式：可以在实验室外使用。
5.低成本：相对于其他技术而言，其成本较低。
NIR-PCR建模已经被广泛应用于食品、药品、农业和环境等领域。
例如，它可以用于检测食品中的营养成分、添加剂和毒素。
此外，它还可以用于药物开发和制造过程中的质量控制。
在农业领域，NIR-PCR建模可以用于检测作物中的化学成分，并帮助农民更好地管理其作物。
近红外光谱原理
光栅扫描型
狭缝 光栅
光源
狭缝
样品
检测器
光栅扫描型
狭缝 光栅
光源
狭缝
样品
检测器
光栅扫描型
狭缝 光栅
光源
狭缝
样品
检测器
光栅型仪器的优缺点
优点：
1. 结构不复杂，容易制造。 2. 连续光谱仪，可以作为研究级仪器。
缺点：
1. 使用单色器，狭缝的限制使其分辨率和灵敏度不够高。 2. 波长准确度使用外部校准，加之分辨率低，波长准确度差（最好为 +/-0.2nm）。 3. 使用单色器对光路要求严格，仪器扩展能力受到很大的限制。 4. 自然界的杂散光会影响测试结果。 5. 由于分光需光栅转动，扫描速度慢。
Source TeO2 Crystal
monochrom. Light (ordinary Beam)
Reference RF-Input
Fixed mirror M1 Movable mirror M2
x
L
Source
L + x x=0
Detector signal
Beamsplitter
Detector
Michelson interferometer
Fixed mirror M1 Movable mirror M2
x
L
Source
L + x x=0
Detector signal
Beamsplitter
Detector
Michelson interferometer
Fixed mirror M1 Movable mirror M2
阵列检测器
样品
狭缝
药品近红外光谱通用性定量模型评价参数的选择
药品近红外光谱通用性定量模型评价参数的选择药品近红外光谱是一种在制药行业中应用广泛的非破坏性检测技术。
该技术可以快速、准确地分析药品的成分和质量，因此受到制药企业的青睐。
而药品近红外光谱通用性定量模型是将药品近红外光谱数据与药品成分进行关联，建立定量模型实现快速检测、质量控制和质量评估。
在建立药品近红外光谱通用性定量模型时，评价参数的选择至关重要。
本文将从样本集、光谱预处理、数学算法和模型评价四个方面介绍药品近红外光谱通用性定量模型评价参数的选择。
一、样本集选取的样本应具有代表性，能够反映全样本集的特征。
样本应覆盖药品的不同成分和不同质量水平，以确保模型具有良好的质量预测能力。
在选择样本时，应遵循可追溯性、可重复性、可验证性的原则，确保数据精准可靠。
二、光谱预处理光谱预处理是药品近红外光谱通用性定量模型建立的重要步骤。
光谱预处理方法的选择对模型的精度以及稳定性起着决定性作用。
一般而言，光谱预处理方法包括归一化、去基线、十二平均偏差、飞行时间、导数变换等。
应根据不同药品的特性，合理选择光谱预处理方法，确保模型建立的准确性和可靠性。
三、数学算法药品近红外光谱通用性定量模型的建立离不开数学算法。
在数学算法的选择方面，应考虑不同算法的优缺点以及适用范围。
常用的数学算法包括最小二乘法（OLS）、局部光谱校正（LOC）和偏最小二乘回归分析（PLS）等。
选择恰当的数学算法可以提高模型的准确性和可靠性。
四、模型评价模型评价是判定药品近红外光谱通用性定量模型是否符合预期要求的关键步骤。
在模型评价中，常用的指标包括均方根误差（RMSE）、预测平方和（PRESS）和相关系数（R2）等。
合理选择模型评价指标可以反映模型精度的好坏，检验模型的稳定性和可靠性。
综上所述，药品近红外光谱通用性定量模型建立时，应选取具有代表性的样本集，采用可靠有效的光谱预处理方法，选择合适的数学算法，并根据具体情况选择合适的模型评价指标，确保模型具有良好的预测能力、稳定性和可靠性，达到更好的检测效果。
近红外光谱训练模型和预测模型的过程
近红外光谱训练模型和预测模型的过程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
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基于反向比例解析的近红外光谱定量模型快速构建方法
第43 卷第 5 期2024 年5 月Vol.43 No.5792~797分析测试学报FENXI CESHI XUEBAO（Journal of Instrumental Analysis）基于反向比例解析的近红外光谱定量模型快速构建方法张晓兵1，徐志强1，钟永健1，朱宏福1，李峥1，张军2，詹映2，彭云发2，刘建国1*（1．浙江中烟工业有限责任公司技术中心，浙江杭州310024；2．上海创和亿电子科技发展有限公司，上海200082）摘要：为解决光谱漂移问题，该研究设计了一种基于反向比例解析的近红外光谱定量模型方法。
以烟叶近红外光谱和烟碱含量为研究对象，将数据划分为训练集和测试集。
通过计算训练集光谱与测试集光谱的相关性并按照高低排序，选择前20%的光谱，运用约束规划的方法，计算测试集的拟合系数，得到测试集光谱的估计值。
结果显示，使用反向比例解析法建立的模型的平均绝对误差为0.346 6，预测标准偏差为0.425 2，相关系数为0.793 2，优于PLS模型。
反向光谱比例解析可以有效解决光谱漂移问题，实现烟草中烟碱含量的准确预测，为烟碱的有效测量提供参考。
关键词：反向比例；近红外光谱；相关性；拟合系数；加权中图分类号：O657.3；TS41文献标识码：A文章编号：1004-4957（2024）05-0792-06A Rapid Construction Method for Near Infrared Spectral Quantita⁃tive Model Based on Reverse Proportional AnalysisZHANG Xiao-bing1，XU Zhi-qiang1，ZHONG Yong-jian1，ZHU Hong-fu1，LI Zheng1，ZHANG Jun2，ZHAN Ying2，PENG Yun-fa2，LIU Jian-guo1*（1．Technology Center of China Tobacco Zhejiang Industrial Co.，Ltd.，Hangzhou 310024，China；2．Shanghai Micro Vision Technology LTD.，Shanghai 200082，China）Abstract：To address the issue of spectral drift，this study proposes a quantitative model approach for near infrared spectroscopy based on reverse proportional analytical method. The research focuses on tobacco leaf near infrared spectra and nicotine content，with the data being divided into training and test sets. By calculating the correlation between the spectra in these sets and sorting them accord⁃ingly，select the top 20% of spectra for constraint programming calculation to estimate the spectra in the test set. The results demonstrate that the reverse proportional analytical method yields an average absolute error of 0.346 6，a predicted standard deviation of 0.425 2，and a correlation coefficient of 0.793 2，indicating its strong performance compared to PLS models. This highlights how the reverse spectral proportional analytical method effectively addresses spectral drift while accurately predicting nicotine content in tobacco，providing valuable insights for nicotine measurement.Key words：inverse proportion；near infrared spectroscopy；correlation；fit coefficient；weighted近红外光谱分析技术作为一种绿色分析技术，融合了光谱技术、信息学、化学计量学和计算机技术［1］，具有简单、高效、快速等优势，受到行业内的广泛关注。
近红外光谱信号分析及评价方法研究
近红外光谱信号分析及评价方法研究近红外光谱（NIR）是一种非常重要的分析技术，已被广泛应用于各个领域。
NIR光谱是指在近红外区域（约700-2500nm）的光谱，它可以提供样品的化学和结构信息。
NIR光谱可以被用来定量或定性分析样品的成分、物理和化学属性。
本文将介绍近红外光谱信号分析及评价方法的研究。
一、近红外光谱信号分析方法NIR光谱信号分析是将NIR光谱信号处理为更简单、更易于识别的形式的技术。
这个过程通常包括数据采集、预处理、变量选择、建模和验证等步骤。
1. 数据采集NIR光谱仪是用于获取NIR光谱信号的仪器。
NIR光谱仪的选择应基于采样需要和目的。
数据采集的质量对NIR光谱信号分析的结果至关重要。
2. 预处理数据预处理包括信号平滑、去基线、标准化和波长选择等处理。
这些操作可以减少噪声、增加信噪比、去除传感器和光源造成的影响、降低多重共线性等。
3. 变量选择变量选择是通过筛选和删除原始变量，得到更少而有效的变量，以提高模型的预测精度。
变量选择的方法包括前向选择、后向删除、主成分分析等。
4. 建模建模是通过分析已知样本数据来建立模型，以便预测未知样本的结果。
建模的方法包括偏最小二乘法、支持向量机、偏最小二乘判别分析等。
5. 验证验证是评价建模结果的一种方法，可通过交叉验证、留一交叉验证、外部验证等来完成。
验证可以检查建模过程中存在的问题，同时也可以确定模型的准确性。
二、近红外光谱信号评价方法NIR光谱信号的评价通常包括两个方面：定量和定性分析。
1. 定量分析NIR光谱定量分析是识别和测量样品中化学成分的量。
它的优点是飞快的采集速度、不需要样品准备、不需要危险化学品、不破坏原样品，同时也具有高准确性、高精度和高可靠性。
应用定量分析可以通过测量样品中的主要成分，来判断物质的含量、品质和认证等问题。
2. 定性分析NIR光谱定性分析是确定样品中的化学和结构信息。
定性分析可以用于识别和鉴别样品，为化学品、食品、药品等制造商提供质量控制的手段。
近红外光谱建模方法
近红外光谱建模方法近红外光谱建模方法是一种利用近红外光谱技术来建立物质的定量或定性分析模型的方法。
近红外光谱建模方法具有简单、快速、高效、无损等优势，因此在化学、医学、食品、制药等领域得到了广泛的应用。
近红外光谱建模方法的原理是利用荧光分子、色素、蛋白质等物质吸收和散射近红外光的不同波长的特性，对物质的成分和组成进行分析。
在建模过程中，需要使用一组已知样品的光谱数据来建立模型，然后再将未知样品的光谱数据输入模型中，利用模型预测其成分和组成。
近红外光谱建模方法主要有光谱校正法、最小二乘法、主成分分析法、局部最小二乘法、偏最小二乘法等。
光谱校正法是最常用的建模方法之一，其基本思想是对原始光谱进行校正，消除光谱中的噪音和干扰信号，提高光谱质量。
光谱校正法包括多种方法，如基线校正、归一化、散射校正等。
最小二乘法是一种简单有效的建模方法，其基本思想是分析已知样本的光谱数据和物质成分之间的线性关系，根据样本数据拟合出一条直线方程，再将未知样本的光谱数据代入该方程中计算其成分和组成。
主成分分析法通常用于多成分分析，其基本思想是将多个变量（即多个波长）压缩成少量主成分，分析主成分和物质成分间的关系，建立数学模型，预测未知样品的成分和组成。
主成分分析法可以对噪音和干扰信号进行优化，提高建模精度和稳定性。
局部最小二乘法和偏最小二乘法主要用于解决多重共线性问题。
多重共线性是指多个自变量之间存在相互关系，可能导致建模时出现不稳定、方差偏大以及偏离实际的模型拟合等问题。
局部最小二乘法和偏最小二乘法可以通过对多个自变量进行压缩和变换，消除共线性问题，提高建模精度和稳定性。
总之，近红外光谱建模方法在化学、医学、食品、制药等领域得到了广泛的应用，其优势在于可靠、高效、无损，但在实际应用中，需要结合具体的问题、样本、数据和仪器等条件进行选择和调整，以达到最佳的建模精度和稳定性。
基于近红外光谱分析的多模型建模方法研究
在造 纸工业 中 ，木材 纤 维 素 含 量 是 原 料 评 价 和 纸 浆材 林木 培育 需 要 考 虑 的 重 要 因 素 ，所 以用 近 红
外光 谱 快 速 测定 木 材 的 一纤 维 素含 量 具 有 重 要
的现 实意 义 。
使 用 ，共制 得 ７ ８个试验 样 品 。
称取 ２ ｇ （ 称准至 ０ ． ０ ０ ０ １ ｇ ） 苯 醇抽 提 过 的试
基 于 近 红 外 光 谱 分 析 的 多 模 型 建 模 方 法 研 究
刘 胜 范雅婷
（ 北 京林 业 大学 理 学 院 ，北 京 １ ０ ０ ０ ８ ３ ）
摘要 ：以相思树的 一纤维素含 量为研 究对象 ，用一种 多模 型方法建立 了相思树 一纤 维素含量 的近红 外光谱 分
析模 型 。模 型 预 测值 的 平 均 相 对误 差 为 ０ ． ９ ７ ％ ， 实验 值 与 预 测 值 之 间的 相 关 系数 为 ０ ． ９ ６ ３ １ ，模 型 的 拟 合 优 度 为 ０ ． ９ ２ ４ ５ 。研 究 结 果表 明 ，使 用 的 光谱 数 据 量越 大 ，模 型 的 预 测 效 果 一般 会 越 好 。此 外还 发 现 了子 模 型 中待 定 常 数 的 个 数 与 所 使 用 光 谱 数 据 量 之 间 的 关 系 ：建 模 时 使 用 的 光 谱 数 据 量 越 大 ，每 个 子 模 型 中待 定 常 数 的 个 数 一 般
第２ 期
林 业 科 技
ＦｏＲ ＥＳＴＲＹ ＳＣＩＥＮ ＣＥ ＆ ＴＥＣＨ Ｎｏ Ｌｏ ＧＹ
Ｖｏ １ ． ３ ９０ １ ４ 年 ３ 月
文 章 编 号 ：１ ０ ０ １ — ９ ４ ９ ９（ ２ ０ １ ４ ）０ ２—０ ０ ２ ０— ０ ５
近红外分析原理
近红外分析原理近红外（NIR）光谱分析技术是一种非破坏性的分析方法，广泛应用于食品、药品、化妆品、农业、环境监测等领域。
本文将介绍近红外分析的原理，并探讨其在实际应用中的优势和挑战。
一、近红外光谱分析原理概述近红外光谱（NIR）是指介于可见光和红外光之间的电磁波。
与红外光谱相比，近红外波长范围更窄，通常介于700纳米到2500纳米之间。
近红外光具有高穿透性和强信号特征，在吸收、散射和反射过程中具有特定的光学特性。
二、近红外分析原理详解近红外分析是基于样品对近红外光的吸收特性进行定性和定量分析的方法。
当近红外光照射样品时，部分光会被样品吸收，而另一部分光会穿透并被探测器测量。
吸收的光谱特征与样品的物理化学性质相关联，可以通过建立光谱库或数学模型来解释和预测样品的成分、质量和特性。
近红外分析方法通常分为定性分析和定量分析两种。
1. 定性分析：通过比较待测样品的光谱特征与已知物质的光谱库相匹配，确定样品的成分或特性。
近红外光谱能够捕捉到物质的结构、键合和官能团等信息，通过光谱匹配可以快速准确地鉴别样品。
2. 定量分析：利用数学建模方法，通过建立样本的光谱与含量之间的定量关系，预测未知样品的含量。
这种方法需要建立多元线性回归模型或偏最小二乘回归模型，进行定量分析。
三、近红外光谱分析的优势和挑战近红外分析具有以下优势：1. 非破坏性：近红外光谱分析无需对样品进行处理或破坏性试验，可以保持样品的完整性。
2. 快速性：近红外光谱仪器操作简便，数据获取快速，可以在短时间内获得大量样品的光谱数据。
3. 多样性：近红外光谱可以应用于多种样品类型，包括液体、固体和气体等。
4. 多组分分析：近红外分析可以同时检测多个组分，提高分析效率。
然而，近红外光谱分析技术也存在一些挑战：1. 样品干扰：样品的颜色、湿度、温度等因素可能对近红外光谱产生影响，需要进行校正和修正。
2. 光学路径：样品的形状和厚度可能会对光谱信号的强度和形状产生影响，需要考虑样品的光学路径。
一种基于流形学习的近红外光谱分析建模方法
一种基于流形学习的近红外光谱分析建模方法洪明坚;温志渝;张小洪;温泉【期刊名称】《光谱学与光谱分析》【年(卷),期】2009(029)007【摘要】近红外光谱分析的重要内容之一是基于校正样品集建立光谱和化学成分或类别之间的回归模型.流形学习是一类新的机器学习方法,它能够揭示出复杂数据的本质维数,提取最重要的特征信息,并用于建立回归或分类模型.文章以近红外光谱为研究对象,针对近红外光谱数据维数高、谱带归属难以确定等特点,基于流形学习中局部线性嵌入(LLE)算法的思想,提出了一种最小二乘局部加权回归(LS-LWR)建模方法.最后,利用各种浓度葡萄糖溶液的近红外光谱,对该方法进行了验证.同时建立主成份回归(PCR)和偏最小二乘回归(PLSR)模型,通过计算预测标准偏差(SEP)与LS-LWR模型进行比较.实验结果表明,LSLWR模型有更好的预测效果,而且具有模型简单、稳定性好和计算省时等优点.【总页数】4页(P1793-1796)【作者】洪明坚;温志渝;张小洪;温泉【作者单位】新型微纳器件与系统技术重点学科实验室,重庆,400030;微纳系统及新材料技术国际合作研发中心,重庆,400030;重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室,重庆,400030;重庆大学软件学院,重庆,400030;新型微纳器件与系统技术重点学科实验室,重庆,400030;微纳系统及新材料技术国际合作研发中心,重庆,400030;重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室,重庆,400030;重庆大学软件学院,重庆,400030;重庆大学软件学院,重庆,400030【正文语种】中文【中图分类】O657.3【相关文献】1.一种基于经验模态分解和流形学习的滚动轴承故障诊断方法 [J], 蔡江林戚晓利叶绪丹郑近德潘紫微张兴权;2.一种基于经验模态分解和流形学习的滚动轴承故障诊断方法 [J], 蔡江林;戚晓利;叶绪丹;郑近德;潘紫微;张兴权3.一种基于流形学习的PCA-SLPP特征空间降维方法 [J], 王培珍;王慧;刘曼;王高;张代林4.一种基于流形学习和KNN算法的\r柴油机工况识别方法 [J], 江志农;赵南洋;夏敏;赵飞松;高佳丽;张进杰5.欧勇盛团队提出一种基于流形浸入与浸没的机器人动态系统精确稳定学习方法[J],因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
红外成像传感器仿真建模及模型仿真度评价
红外成像传感器仿真建模及模型仿真度评价红外成像传感器仿真建模及模型仿真度评价摘要：红外成像技术是一种通过探测和分析物体辐射的热能而成像的非接触式测温和控制技术。
本文旨在探讨红外成像传感器仿真建模的方法以及模型的仿真度评价。
首先介绍了红外成像传感器的原理和工作方式，并对其目标检测、距离测量和温度测量等功能进行了详细描述。
随后，针对红外成像传感器的仿真建模，分别从传感器结构模型、感受器模型和探测器模型三个方面进行了说明。
针对模型的仿真度评价，提出了基于模拟实验和实际测量数据对模型进行验证的方法，并介绍了常用的评价指标。
最后，通过对红外成像传感器进行仿真建模和模型仿真度评价的实例分析，验证了本文提出的方法的可行性和有效性。
关键词：红外成像传感器；仿真建模；模型仿真度评价一、引言红外成像技术是一种非常重要的无损检测技术，广泛应用于工业生产、军事防务、物体识别等领域。
红外成像传感器作为该技术的核心部件，起到了至关重要的作用。
传统的实验方法需要耗费大量时间和资源，因此，建立红外成像传感器的仿真模型成为了一种重要手段。
仿真模型可以帮助我们预测传感器的性能表现，提高红外成像系统的设计和优化效率。
二、红外成像传感器的工作原理和功能红外成像传感器通过探测目标物体发射的红外辐射能量，并将其转换为电信号，再通过信号处理和图像重构等技术，实现目标的检测、距离的测量和温度的测量等功能。
传感器根据不同的工作原理分为热像仪和热电偶阵列两种类型。
三、红外成像传感器仿真建模红外成像传感器仿真建模是指将传感器的结构、材料、光学元件和电子元件等要素进行数值建模，并利用计算机仿真软件进行模拟计算，最终得到传感器的工作性能和输出图像。
传感器结构模型主要建立传感器的物理结构和布局，包括传感器的外壳、镜头、探测器等。
感受器模型主要模拟传感器对红外能量的感受能力，包括传感器的响应曲线和灵敏度等。
探测器模型主要模拟传感器的红外探测和转换能力，包括传感器对红外辐射的感受和信号转换过程。
近红外定性分析模型的稳健性与适应性分析
第３４卷，第６期 光谱学与光谱分析Ｖｏｌ．３４，Ｎｏ．６，ｐｐ１５０６-１５１１２０１４年６月 ＳｐｅｃｔｒｏｓｃｏｐｙａｎｄＳｐｅｃｔｒａｌＡｎａｌｙｓｉｓＪｕｎｅ，２０１４近红外定性分析模型的稳健性与适应性分析曹 吾１，２，李卫军１*，王 平２，张丽萍１１．中国科学院半导体研究所，高速电路与神经网络实验室，北京 １０００８３２．中国石油大学（华东），信息与控制工程学院，山东青岛 ２６６５８０摘 要 研究了近红外定性分析中模型的稳健性与适应性问题。
讨论了单独建模延长建模周期对模型性能的影响，结果显示这种方法可以显著提高模型的稳健性，同时对模型的台间适应性也有所提升，但提升作用有限；研究了不同仪器联合建模的方法对模型性能的影响，该方法不仅可以显著提高模型的适应性，而且可以有效提高模型的稳健性。
对比单独建模，可以缩短建模时间，减少模型建立的工作量；延长模型的适用期限，提高建模效率。
结果表明，对模型适应性的测试，单独建模其正确识别率较低，不能满足应用的要求，而多台仪器联合建模可以达到９０％以上，提升效果明显；对模型稳健性的测试，联合建模也能得到相比单独建模更好的模型识别效果，具有很好的应用价值。
关键词 近红外光谱；定性分析；模型期限；模型传递；建模周期；联合建模中图分类号：Ｇ２０２，Ｓ１２３，Ｓ５１３ 文献标识码：Ａ DOI ：１０．３９６４／ｊ．ｉｓｓｎ．１０００-０５９３（２０１４）０６-１５０６-０６ 收稿日期：２０１３-０８-１４，修订日期：２０１３-１２-１１ 基金项目：国家自然科学基金项目（９０９２００１３）资助 作者简介：曹 吾，１９８９年生，中国石油大学（华东）信息与控制工程学院硕士研究生 ｅ-ｍａｉｌ：ｃａｏｗｕ＠ｓｅｍｉ．ａｃ．ｃｎ*通讯联系人 ｅ-ｍａｉｌ：ｗｊｌｉ＠ｓｅｍｉ．ａｃ．ｃｎ引 言近红外光谱是基于物质对近红外谱区电磁波吸收的一种光谱技术，近红外光谱分析技术具有简便、快捷、低成本、无污染以及不破坏样品等优点［１-３］，因此被广泛应用于多个行业。
近红外模型建立方案
近红外模型建立方案现代近红外光谱分析技术包括了近红外光谱仪、化学计量学软件和应用模型三部分，三者的有机结合才能满足快速分析的技术要求，缺一不可。
因此，模型的建立对于近红外光谱分析技术来说是非常关键的。
它将直接影响近红外光谱分析的工作效率和质量。
实际应用中，建立模型都是通过化学计量学软件实现的，并且有严格的规范（如ASTM-1655标准）。
一般情况下，建立模型的步骤如下：1、初级模型的建立建立一个模型通常是从一个小的光谱数据库开始的，虽然开始建立模型所使用的样本数目很有限，但通过化学计量学处理得到的模型能具有较强的普适性。
如果做定量分析模型，收集的样品一般需要50～80个。
如果样品为天然产物（比如农作物或烟草），则所需要的样品数量就会更多，大约是非天然产物的3～5倍左右。
譬如，一个用于烟草定量的成熟模型就需要拥有数以千计的样品。
在收集样品的时候一定注意要保证样品具有代表性，也就是说样品的性质参数范围要能够涵盖所期望的变化范围。
并且还要做到在这个所期望的变化范围内样品的性质参数是均匀分布的，不能只包括部分性质参数范围中的一簇样本。
另外，一个理想的标定光谱集应涵盖性质参数因温度变化造成的光谱变化的所有情况，因为样品（特别是液体样品）的近红外吸收强度随温度的不同会有很大的改变。
收集来一定量有代表性的样品后，根据需要使用传统的有关标准分析方法对样品进行测量，得到样品的各种性质参数，称之为参考数据。
然后分别采集每个样品的近红外光谱图，再通过化学计量学对光谱进行处理，并将其与不同性质参数的参考数据相关联，这样在光谱图和其参考数据之间便建立起了一一对应映射的关系，这种一一对应的映射关系的建立便是模型的建立。
由于每一种产品要检测的指标比较多，而标准的分析方法大多用时比较长，为避免产品存放时间过长引起某些指标的变化，建议当样品送到化验室检测时，先扫描样品的光谱，再进行常规的化学分析。
将样品的收集和光谱扫描作为日常检测工作的一部分，收集样品时不用考虑检测值的梯度值是否会重复（在建模时可以通过化学计量学软件对样品进行筛选），当积累的样品光谱数量达到建模要求的150－400张时（建议270张左右，越多越好），就可以建立模型了。
近红外分析模型优化研究
近红外分析模型优化研究近红外分析是一种常用的光谱分析技术，广泛应用于药品、食品、化妆品等领域的质量控制与检测中。
近红外光谱具有信息丰富、无损伤、高通量等优点，然而在实际应用中，分析模型的优化是保证近红外分析准确性和稳定性的关键。
为了优化近红外分析模型，首先需要确定合适的样品预处理方法。
样品预处理是为了去除样品中的杂质、增强特征信息，并最大限度地减少不确定性。
常见的样品预处理方法包括标准正态变量转换（SNV）、绝对变量转换（AV）、多项式基线校正（MSC）等。
不同的预处理方法适用于不同类型的样品和分析目的，因此选择合适的预处理方法是优化模型的第一步。
其次，需要选择合适的特征选择方法。
近红外光谱通常具有数百至数千个波长点，而不是所有的波长点都对模型的建立和预测具有重要意义。
特征选择是为了从大量的波长点中选择出与目标分析特征相关的波长点，以减少模型的复杂性和冗余。
常见的特征选择方法包括相关系数分析、变量重要性投影（VIP）和逐步回归等。
特征选择的目标是保留与样品特征有关的最少波长点，从而提高模型的稳定性和泛化能力。
同时，样本选择也是模型优化的重要环节。
样本的选择应尽可能覆盖样品的整个变化范围，避免样本选择导致模型过拟合或欠拟合的问题。
常见的样本选择方法包括拉曼光谱插值法（LSI），最大化模型泛化能力法（MGFA）和最大化样本覆盖率法（MSCR）等。
通过合理选择样本，可以拓展模型的适用范围和提高预测准确性。
最后，模型的评估和优化是保证分析成果的重要环节。
模型的评估应包括模型的交叉验证、外部验证和稳定性测试。
交叉验证可以评估模型的泛化能力和稳定性，外部验证可以评估模型在未知样品上的预测能力，稳定性测试可以评估模型对扰动的鲁棒性。
根据评估结果，不断优化和调整模型参数，以达到最佳的分析效果。
综上所述，近红外分析模型的优化是一个系统的过程，需要结合样品预处理、特征选择、样本选择和模型评估等多个方面进行综合考虑。
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得分因子的维数等。
化学计量学方法在近红外光谱中应用
• 光谱预处理和波段的选择方法: 包括傅立叶变换（Fourier transform）、 卷积(Convolution)、去卷积 (Deconvolution)、微分(derivative)处理以 及相关系数法、遗传算法(GA)等方法， 对光谱进行平滑处理和基线校正，以及 光谱波长范围的优化。如近期的移动窗 偏最小二乘回归法。
• 偏最小二乘法（Partial Least Square, 缩写为 PLS）
• 拓扑学方法和人工神经网络方法（Artificial Neural Net，缩写为ANN）等等。
化学计量学方法用于近红外光谱中，使 近红外的独特优势得到了充分发挥。
• 化学计量学已经成为近红外光谱分析中的不可或缺的重要组成部分。 主成分分析和偏最小二乘是经典的化学计量学方法，也是在近红外光 谱分析中最常用的方法。
建模常用化学计量学方法
• 多元线性回归（Multivarate Linear Regression, 缩写为MLR）
• 主成分分析（Principle Component Analysis, 缩写为PCA）
• 主成分回归（Principle Component Regression，缩写为PCR）
• PCA是在近红外定性和定量分析中都常用的方法，其主要目的是数据 降维，以消除近红外光谱信息中相互重叠的部分，是将光谱数据向协 方差最大方向投影，得到最大限度反映被测样品的组成和结构信息的 新变量，但由于投影过程与因变量不相关，一般预测精度不很高。
• 用PLS建立模型，可以利用全部光谱的信息对样品进行分析，将光谱 矩阵的分解和回归交互进行，由于光谱的非线性会导致过拟合，因此 在近红外光谱的应用有时会受到限制。
结果的精度可能变差；模型适用范围小时，分析结 果的精度相对较高，但适用面变窄。
对样品物化性质的测定
对于人工合成样品，比较简单 对于复杂的天然产品，必须选用被大家接受
权威的分析方法。 模型预测结果的准确性在很大程度上取决于
标准测量结果的准确性。 用多次分析结果的平均值来降低误差
影响近红外分析结果准确性因素
正确 不正确
检测结果 是否正确
仪器及操作 是否正确
不正确 检修仪器
正确
样品是否 为界外点
不是 检查分析方法
校正模型训练集样品的选择
尽可能要覆盖待分析样品的范围 对于待测的物化性质，样品应均匀分布 样品的基底应相同（如PH值或水分） 若各组分间相互反应，要注意光谱采集合采集瞬间
的组成变化 包括尽可能多的有代表性的样本 样本变化范围越大，模型的适用范围越宽，但分析
SVM分类器
f
(x)
sgn
n
ai*
yi
K
(
xi
,
x)
b*
i1
NIR建模中的化学计量学方法研究
❖ 建模方法 • PLS、SVR、consensus modeling
❖ 光谱预处理 • 背景扣除、数据压缩 —— 小波变换(WT) • 变量筛选 / 波长筛选 —— WT-UVE、WTIPOW
建模方法研究
❖ 基于SVM的近红外定性建模方法
提出了将近红外光谱技术（NIR）和基于统计学习 理论的支持向量机（SVM）相结合，来建立识别合格/ 劣质奶粉的近红外定性模型。实验结果表明应用SVMNIR建立判别奶粉安全定性分析模型的方法是可行的， 这将为奶粉安全判别分析提供了一种更为便捷，无损 的绿色分析技术。
• 光谱预处理和波长优选方法在近红外光 谱分析技术中是相当重要的.
近红外光谱定性和定量校正方法:
• 主成分分析(PCA)、 马氏距离（MD）、聚 类分析（CA）、多元线性回归(MLR) 、偏 最小二乘法( PLS) 、人工神经网络(ANN) 和 拓扑( Topological) 方法，以及最近提出的支 持向量机（Support vector machine）等。 目的在于利用这些化学计量学方法建立稳定 、可靠的定性或定量分析模型，以对近红外 光谱进行快速、实时的定性定量分析
3. 用于建模定标的样品的化学值的准确程 度。
检测
• 精度 = 重复性 •准确度 = 达到真值的能力
精度高 准确性高
精度高 准确性差
精度差 准确性差
不同实验室比较
0.7
0.65
0.6
0.55
0.5
0.45
0.4
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
资料来源: CCFRA 合作研究项目, 1997
什么是校准
联系方式
• 倪勇: M: 13901183005
•
E-mail: niyong@
•
MSN: ni_yong_2006@
•
QQ:609293453
校准 = 教会仪器
• 近红外光谱定量分析技术又称“黑匣子” 分析技术，是一种间接的测量方法，即通 过对样品光谱和其质量参数进行关联，建 立预测模型，然后通过预测模型和未知质 量参数的样品光谱来预测样品的组成和性 质。
• 将支持向量机用于近红外光谱可有效地改善过拟合现象，而且它允许 高维数据作为输入矢量，可以很好地解决温度等变量引起的光谱非线 性变化问题。
• 因此，对于每一种化学计量学方法而言，都有各自的长处和短处，在 用于近红外光谱时可能受到某些限制。目前已有研究者将这些方法相 互结合，取长补短，再将其应用于近红外光谱分析技术中。
描述特定近红外波长光的吸收特性和样品组 成之间的关系。
Y = C0 + C1*A1 + C2*A2 + … + Cn*An
红外光谱定量分析流程
光谱定量分析流程
收集样品
测定全部样品的物化性质
测定全波长谱图
对光谱必要的处理
选择校正集
选择验证集
建立多元回归模型
对模型进行评价
日常分析
加入界外点 是 重新建模
• 近红外是间接检测 • 必需校准 • 必需有参考分析方法
近红外技术应用前提条件
一般来讲，能否应用近红外技术定 量精确检测某种成分的含量主要由以下 三方面的因素决定：
1. 被检测的样品是否有很好的近红外光谱 反应特性，即通常所说的“红外活性” 。
2. 仪器自身的特性及相关的技术指标：检 测过程中光谱的重复性精度、信噪比以 及波长范围等因素。