研究目的
构建基于主、次级光谱混合校准集的全球通用且稳健的近红外校准模型，以解决仪器间光谱不一致问题。
研究成果
该研究基于混合校准集成功构建了具有全球适用性和鲁棒性的近红外校准模型，在主样本与次样本光谱比例小于22时能准确预测两类样本。次样本筛选方法对模型性能无显著影响，建议采用肯纳德-斯通法因其操作简便。
研究不足
该研究承认，样本的质量和状态会随时间变化，这使得它们难以作为长期标准使用。此外，在主要和次要仪器上同时测量光谱也具有挑战性。
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基于混合校正集利用偏最小二乘法（PLS）回归构建全局稳健的近红外校正模型
DOI：10.1080/00032719.2018.1526299
期刊：Analytical Letters
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
基于特定仪器构建的近红外光谱（NIR）模型常因仪器间光谱差异在其他仪器上失效。本研究通过偏最小二乘法（PLS）回归，基于由主、次级光谱混合组成的校准集构建了全局稳健的NIR校准模型，并以三个数据集为案例：首个包含72份黄芩样本（在两台已知黄芩苷含量的NIR光谱仪上测定）；第二个含80份玉米样本（在两台已知水分、油脂和蛋白质浓度的仪器上测定）；第三个包括279份已知尼古丁含量的烟草主样本及78份已知尼古丁浓度的次级样本。通过比较不同校准集的结果，探究了混合校准集中次级光谱数量及其选择方法对PLS模型性能的影响。研究表明：只要主光谱与次级光谱数量比低于22，所建全局稳健校准模型就能准确预测主、次级样本，且模型性能不受次级光谱选择方法影响。这种包含主光谱信息与次级光谱的混合校准集，使构建的全局稳健模型适用于主、次级仪器。
作者：
Lijun Ni，Lixia Xiao，Heming Yao，Jiong Ge，Liguo Zhang，Shaorong Luan
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