本文選題：校正模型 + 均質樣本��； 參考：《分析化學》2017年07期

【摘要】：近紅外光譜(NIRS)以漫反射模式對非均質樣本進行測量時,由于其光譜散射和吸收系數(shù)差異較大,建立的校正模型準確性和穩(wěn)健性較低,因此,本研究提出了一種基于均質樣本和模型轉移方法建立混合模型的策略,解決非均質樣本近紅外光譜檢測的問題。以煙葉樣本為研究對象,分別建立了基于Shenk專利算法(Shenk's)、分段直接標準化(PDS)和基于典型相關分析的模型轉移算法(CTCCA)的煙粉+煙絲、煙粉+煙片混合模型,用于煙絲和煙片樣本中煙堿含量的預測。結果表明,混合模型對煙絲和煙片樣本的預測均方誤差(RMSEP)較直接建模分別降低了1.39%和2.73%,預測結果有一定的改善,穩(wěn)健性提高,3種方法中CTCCA表現(xiàn)最優(yōu)。因此,采用近紅外光譜均質模型和模型轉移方法建立的混合模型對非均質樣本的測定具有可行性,有利于在線近紅外光譜分析技術的發(fā)展,可為近紅外光譜模型的共享提供參考。
[Abstract]:Near infrared spectroscopy (NIRS) is used to measure heterogeneous samples in diffuse reflectance mode. Due to the difference in spectral scattering and absorption coefficients, the accuracy and robustness of the calibration model are low. In this study, a hybrid model based on homogeneous sample and model transfer method is proposed to solve the problem of near-infrared spectrum detection of heterogeneous samples. Based on Shenk patent algorithm (Shenks), piecewise direct standardization (PDS) and model transfer algorithm based on canonical correlation analysis (CTCCA), a mixture model of tobacco powder and tobacco powder was established. It is used to predict nicotine content in tobacco and tobacco samples. The results showed that the mean square error (RMSEP) of the mixed model for tobacco samples and tobacco samples was reduced by 1.39% and 2.73%, respectively, and the prediction results were improved to some extent. The CTCCA performance was the best among the three methods. Therefore, the hybrid model based on NIR homogeneous model and model transfer method is feasible for the determination of heterogeneous samples, which is beneficial to the development of on-line NIR analysis technology. It can be used as a reference for the sharing of near infrared spectral model.
【作者單位】： 湖南農業(yè)大學生物科學技術學院;中南大學化學化工學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(No.21275164) 湖南省研究生科研創(chuàng)新項目(No.CX2015B237)資助~~
【分類號】：O657.33

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本文編號：2106915