本文選題：近紅外光譜　切入點(diǎn)：化學(xué)計(jì)量學(xué)　出處：《化學(xué)進(jìn)展》2017年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：模型轉(zhuǎn)移是解決分析儀器或分析方法通用性的關(guān)鍵技術(shù)。近紅外光譜受測(cè)量儀器或測(cè)量條件的影響較大,模型轉(zhuǎn)移對(duì)近紅外光譜技術(shù)的實(shí)際應(yīng)用尤為重要。本文綜述了近年來近紅外光譜分析中被廣泛應(yīng)用和新提出的模型轉(zhuǎn)移算法,從計(jì)算原理角度梳理了有標(biāo)樣和無標(biāo)樣算法的聯(lián)系和區(qū)別。有標(biāo)樣算法重點(diǎn)介紹了基于多元校正、因子分析、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、多任務(wù)學(xué)習(xí)的模型轉(zhuǎn)移方法,無標(biāo)樣算法重點(diǎn)介紹了基于光譜校正、模型參數(shù)校正和穩(wěn)健建模的模型轉(zhuǎn)移方法。從算法的角度分析了各種模型轉(zhuǎn)移方法的特點(diǎn)和轉(zhuǎn)移效果,并展望了模型轉(zhuǎn)移算法的進(jìn)一步發(fā)展。在綜述的眾多方法中分段直接標(biāo)準(zhǔn)化及其變體仍是模型轉(zhuǎn)移的黃金標(biāo)準(zhǔn),但是,基于因子分析的算法正變得受歡迎且基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和多任務(wù)學(xué)習(xí)的方法近年來也吸引了越來越多的注意。但是,在實(shí)際應(yīng)用中,獲得標(biāo)準(zhǔn)樣品以在主機(jī)和子機(jī)上測(cè)得其光譜比較困難甚至是不可能的,無標(biāo)樣模型轉(zhuǎn)移則更加實(shí)用。此外,隨著儀器小型化、成像及超光譜成像的發(fā)展,模型轉(zhuǎn)移在未來會(huì)變得愈加必不可少。
[Abstract]:Model transfer is the key technology to solve the universality of analytical instruments or analytical methods. Near-infrared spectroscopy is greatly affected by measuring instruments or measuring conditions. Model transfer is particularly important for the practical application of near infrared spectroscopy. In this paper, the widely used near infrared spectroscopy analysis and the new model transfer algorithm are reviewed. From the point of view of calculation principle, this paper combs the connection and difference between standard and non-standard algorithm. The algorithm of standard sample mainly introduces the model transfer method based on multivariate correction, factor analysis, artificial neural network and multitask learning, which is based on multivariate correction, factor analysis, artificial neural network and multi-task learning. The model transfer method based on spectral correction, model parameter correction and robust modeling is introduced. The characteristics and effects of various model transfer methods are analyzed from the point of view of the algorithm. The paper also looks forward to the further development of model transfer algorithms. Among the many methods reviewed, direct standardization and its variants are still the gold standard of model transfer. The algorithm based on factor analysis is becoming popular and the methods based on neural network and multitask learning have attracted more and more attention in recent years. It is difficult or even impossible to obtain standard samples to measure their spectra on mainframe and subcomputer, and it is more practical to transfer the model without standard. In addition, with the development of instrument miniaturization, imaging and hyperspectral imaging, Model shift will become increasingly necessary in the future.
【作者單位】： 南開大學(xué)化學(xué)學(xué)院分析科學(xué)研究中心;天津市生物傳感與分子識(shí)別重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;藥物化學(xué)生物學(xué)國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;天津化學(xué)化工協(xié)同創(chuàng)新中心;喀什大學(xué)化學(xué)與環(huán)境科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(No.21475068)資助~~
【分類號(hào)】：O657.33

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