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多元校正模型传递方法的进展与应用

分析化学 2019年第4期47卷 479-487页

作者：史云颖李敬岩褚小立中国石化石油化工科学研究院

多元校正模型与光谱分析技术结合可完成对物质的快速分析,但仪器、附件更换或温度等外界环境条件改变时,会导致已有的模型"失效",重建模型需要耗费大量的时间和成本。模型传递技术的出现和发展较好地解决了这一问题,通过校正光谱或选择... 详细信息

多元校正模型与光谱分析技术结合可完成对物质的快速分析,但仪器、附件更换或温度等外界环境条件改变时,会导致已有的模型"失效",重建模型需要耗费大量的时间和成本。模型传递技术的出现和发展较好地解决了这一问题,通过校正光谱或选择变量等手段增强模型的适应性及稳健性。对模型的推广使用极为重要。本文综述了近年来新发展的一些模型传递方法及其相关应用,对传统模型传递方法、新方法以及新策略进行介绍,评价了各算法的使用情况及特点。

关键词：多元校正模型传递仪器标准化近红外光谱评述

DS算法在近红外光谱多元校正模型传递中的应用

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光谱学与光谱分析 2007年第5期27卷 873-876页

作者：李庆波张广军徐可欣汪曣北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院北京100083 天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室天津300072

模型传递问题是近红外光谱分析技术中一个关键的共性基础技术问题。模型传递通过在同一型号的两台仪器之间寻求一种变换关系,使得在一台仪器上建立起的模型能够应用于另外一台仪器样品光谱响应的预测。文章将直接校正(direct standardiz... 详细信息

模型传递问题是近红外光谱分析技术中一个关键的共性基础技术问题。模型传递通过在同一型号的两台仪器之间寻求一种变换关系,使得在一台仪器上建立起的模型能够应用于另外一台仪器样品光谱响应的预测。文章将直接校正(direct standardization,DS)算法应用于化学计量学多元校正中的模型传递,并研究了模型转换集样品的选择方法。在两台AOTF近红外光谱仪上进行了模型传递实验,首先采用Kennard/Stone算法选择转换集样品,然后采用DS方法进行模型传递。实验结果表明采用DS算法取得了较好的模型传递效果。DS算法不仅可以应用于不同仪器之间的光谱分析模型传递,而且该方法对于同一仪器的长时间漂移或者由于部件的更换、测量环境的改变等引入的光谱差异校正也是适用的。

关键词： DS算法模型传递多元校正化学计量学光谱分析

近红外光谱的头孢类药品成分分析与模型传递方法

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光谱学与光谱分析 2020年第11期40卷 3562-3566页

作者：周子堃李晨曦王哲刘蓉陈文亮徐可欣天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室天津300072 天津大学精密仪器与光电子工程学院天津300072

药品安全与质量监管迫切需要在线、快速、低成本的成分检测技术。近红外光谱技术在检测成本及速度方面具有显著优势,基于近红外光谱的药品成分检测方法,对于提高药品质量监管水平有着十分重要的研究意义和应用价值。在实际应用中,不同... 详细信息

药品安全与质量监管迫切需要在线、快速、低成本的成分检测技术。近红外光谱技术在检测成本及速度方面具有显著优势,基于近红外光谱的药品成分检测方法,对于提高药品质量监管水平有着十分重要的研究意义和应用价值。在实际应用中,不同光谱仪器由于性能参数不同,测量光谱存在一定差异,很难实现定量校正模型共享。因此,研究不同光谱仪器之间模型传递对于提高分析效率十分重要。针对头孢类药品成分检测的需要,研究了头孢类药品中三种组分定量校正模型,提出了一种基于马尔可夫链(MC)的转换集选择的不同仪器间定量校正模型传递方法。采用两台不同厂家光谱仪器分别测量56份不同批次的头孢拉定颗粒样品,针对样品的三种组分:头孢拉定、头孢氨苄和水分,使用偏最小二乘法(PLS)建立定量校正模型。通过构建概率矩阵,选择合适的转换集,提高模型转换效率及不同仪器得到光谱数据的建模预测精度。实验结果表明,利用该模型转移算法,可利用少量转换集样本实现不同光谱仪器间定量校正模型转移,模型转移前后,定量校正模型对于三种主成分预测相对误差从9.67%, 52.14%和19.25%,分别下降到到4.37%, 31.12%和11.67%。利用该模型传递方法可以有效修正主从仪器光谱差异,实现了不同仪器测量光谱及定量分析模型传递共享。该研究的建模分析与模型传递方法也为药品成分与质量检测提供了技术支撑。

关键词：近红外光谱药品成分检测定量校正模型模型传递马尔可夫链

土壤有机质近红外预测FIR模型传递算法研究

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光谱学与光谱分析 2015年第12期35卷 3360-3363页

作者：宋海燕秦刚山西农业大学工学院山西太谷030801

针对近红外光谱检测中存在的模型传递问题,即在某一测试环境或仪器上建立的定性定量预测模型不适用于其他检测环境或仪器所采集的数据,该研究以土壤有机质为研究对象,采用FIR算法开展了此方面的研究工作。首先,在山西境内不同地方采集... 详细信息

针对近红外光谱检测中存在的模型传递问题,即在某一测试环境或仪器上建立的定性定量预测模型不适用于其他检测环境或仪器所采集的数据,该研究以土壤有机质为研究对象,采用FIR算法开展了此方面的研究工作。首先,在山西境内不同地方采集了59个壤土土壤样本,选用ASD公司的FieldSpec3光谱检测仪,分两批次对土壤样本进行了近红外光谱检测。第一批测试土样称为"源机样本"为50个,第二批测试土样称为"目标机样本"为9个;然后,随机选取"源机样本"中的41个样本作为校正样本,其余9个样本作为预测样本,采用偏最小二乘(PLS)定量预测方法建立了土壤有机质的定量预测模型,预测样本的预测相关系数为0.961,预测样本标准差(RMSEP)为0.600%,预测样本标准偏差(SEP)为0.597%,说明采用该方法可以很好地预测"源机样本"。当采用上述模型对9个"目标机样本"进行预测时,发现其预测相关系数为负值,表明采用该模型直接对"目标机样本"进行预测是不可行的。最后,采用FIR模型传递算法对"目标机样本"进行了处理,当窗口大小为p=516时预测效果提高,预测相关系数为0.706,RMSEP为0.662%,SEP为0.430%,说明FIR可以实现不同测试条件下获得谱图的传递,实现模型的共享。

关键词：近红外 FIR 模型传递土壤有机质

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基于支持向量机的模型传递方法研究

光谱学与光谱分析 2007年第1期27卷 147-150页

作者：熊宇虹温志渝梁玉前陈勤张波刘妤向贤毅重庆大学光电工程学院

模型传递是以数学方法通过在2台不同仪器之间寻求一种变换关系来增强光谱仪数据通用性、可比性的一种基本途径。由于实际测量数据具有非线性特征,加上校正样本集合的有限性,使得解决小样本条件下非线性关系的模型传递问题显得尤为重要... 详细信息

模型传递是以数学方法通过在2台不同仪器之间寻求一种变换关系来增强光谱仪数据通用性、可比性的一种基本途径。由于实际测量数据具有非线性特征,加上校正样本集合的有限性,使得解决小样本条件下非线性关系的模型传递问题显得尤为重要。文章在概述支持向量机基本原理的基础上,探讨了支持向量机方法在光谱仪的模型传递问题中的应用,提出了基于支持向量机的分段直接校正方法,最后采用计算机模拟的方式对该方法进行了举例说明,并和人工神经网络方法进行了相应的比较。

关键词：光谱分析模型传递支持向量机

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迁移成分分析结合直接校正的模型传递方法

光谱学与光谱分析 2024年第12期44卷 3399-3405页

作者：李灵巧王卓健陈江海卢丰黄殿贵杨辉华李泉桂林电子科技大学计算机与信息安全学院广西桂林541004 广西壮族自治区分析测试研究中心广西南宁530022 北京邮电大学人工智能学院北京100876

近红外光谱因快速、不破坏样品等优点,被广泛应用。近红外光谱仪之间存在一致性现象会导致主机模型预测其从机仪器光谱时准确度不够,如果重新建模则会成本较高。为解决上述问题,提出了一种迁移成分分析直接校正算法(TCADS),首先采用改... 详细信息

近红外光谱因快速、不破坏样品等优点,被广泛应用。近红外光谱仪之间存在一致性现象会导致主机模型预测其从机仪器光谱时准确度不够,如果重新建模则会成本较高。为解决上述问题,提出了一种迁移成分分析直接校正算法(TCADS),首先采用改进后的TCA算法对服从不同分布的主机光谱和从机光谱进行变换,将其映射到高维的再生核希伯尔特空间,再将两者的光谱矩阵进行降维,最后对经过TCA变换后的主机光谱和从机光谱再次采用直接校正算法,进一步提高模型传递性能。该算法将非线性校正与线性校正相结合,相比于传统的线性校正算法有效缓解了过校正问题,具有较好的鲁棒性。为验证算法有效性,在公开数据集进行实验,并与传统的直接校正法(DS)、分段直接校正法(PDS)、斜率偏差校正法(SBC)进行比较。研究表明所提出的TCADS算法有效降低了不同仪器之间的光谱差异,相比于传统的模型传递算法进一步提高了模型传递效果,实现了主机上建立的近红外光谱模型在从机上共享。

关键词：近红外光谱模型传递迁移学习迁移成分分析直接校正

变量优选补正算法的鲜枣可溶性固形物检测模型传递方法研究

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光谱学与光谱分析 2019年第4期39卷 1041-1046页

作者：孙海霞张淑娟薛建新赵旭婷邢书海陈彩虹李成吉山西农业大学工学院山西太谷030801

在水果的品质检测和分级分选中,存在不同仪器所建检测模型难以共享的难题。为此,以壶瓶枣为研究对象,利用可见/近红外光谱技术探讨仪器间可溶性固形物含量(SSC)检测模型的传递方法。首先,采用美国ASD(Analytical Spectral Device)公司... 详细信息

在水果的品质检测和分级分选中,存在不同仪器所建检测模型难以共享的难题。为此,以壶瓶枣为研究对象,利用可见/近红外光谱技术探讨仪器间可溶性固形物含量(SSC)检测模型的传递方法。首先,采用美国ASD(Analytical Spectral Device)公司生产的两台仪器采集样本的光谱信息,采用最小二乘支持向量机(LS-SVM)建立原始光谱、 Savitzky-Golay一阶导数处理、标准正态变量变换后的SSC检测模型,预测不同仪器采集的光谱时3种方法的预测能力均较差。预测同一台仪器的光谱时,基于原始光谱的主仪器所建模型最优,预测集的决定系数(R■)和均方根误差(RMSEP)分别为0.73和1.36%。在此基础上,采用Kennard/Stone算法选取标样,利用专利算法(Shenk’s)、直接标准化(DS)、斜率/偏差算法(S/B)进行模型传递。然后,根据回归系数提取主仪器(24个)和从仪器(28个)的特征波长,优选出单一变量(SV)24个、共性变量(CV)23个、融合变量(FV)29个,均涵盖了SSC的主要吸收谱带。利用优选的变量分别建立主仪器的LS-SVM检测模型,采用主仪器的预测结果(R■=0.78～0.80, RMSEP=1.07%～1.13%)明显好于全波段所建模型,但预测从仪器时RMSEP为6.62%～7.88%,模型失效。最后,基于波长位置偏移和分子振动的吸收特性提出了共性变量优选结合差值补正(CV-MC)、单一变量优选结合差值补正、融合变量优选结合差值补正、共性变量优选结合波长补正算法(CV-WC)进行模型传递,并与SV-Shenk’s, CV-Shenk’s, FV-Shenk’s, SV-DS, CV-DS, FV-DS, SV-S/B, CV-S/B和FV-S/B进行对比分析。结果表明,基于全波段进行模型传递时,预测结果均较差(R■=0.03～0.34, RMSEP=2.44%～4.67%);基于优选变量所建模型经SV-Shenk’s, CV-Shenk’s, FV-Shenk’s传递后的结果较差,经其他算法传递后的结果(R■=0.47～0.73, RMSEP=1.30%～1.90%)好于全波段;基于共性变量传递后的结果好于单一变量和融合变量, CV-MC结果最佳(R^2_p=0.73, RMSEP=1.30%), CV-WC传递后的预测结果(RMSEP=1.62%)与CV-DS和CV-S/B相近。研究表明, CV-MC和CV-WC均是一种有效模型传递算法,对建立不同仪器间通用的鲜枣品质检测模型具有重要意义。

关键词：可见/近红外光谱模型传递鲜枣无损检测

不同土壤类型的有机质含量的可见-近红外光谱检测模型传递方法研究

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光谱学与光谱分析 2022年第10期42卷 3148-3154页

作者：胡国田尚会威谭瑞虹许翔虎潘伟东西北农林科技大学机械与电子工程学院陕西杨凌712100 农业农村部农业物联网重点实验室陕西杨凌712100 陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室陕西杨凌712100

利用可见-近红外光谱分析技术可以准确快速的获取土壤养分含量,但不同类型土壤间养分含量校正模型的普适性是亟待解决的关键问题。为提高有机质含量光谱校正模型在多类型土壤之间的普适性和农田在线检测有机质含量速度,利用美国M107B区6... 详细信息

利用可见-近红外光谱分析技术可以准确快速的获取土壤养分含量,但不同类型土壤间养分含量校正模型的普适性是亟待解决的关键问题。为提高有机质含量光谱校正模型在多类型土壤之间的普适性和农田在线检测有机质含量速度,利用美国M107B区66个样品建立基于可见-近红外光谱的土壤有机质含量的粒子群-最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)校正模型,预测M107B区的23个验证集样品的决定系数R^(2)=0.859,相对分析误差RPD=2.660;将M107B区89个土壤样品作为校正集建模后对N116B区20个验证集样品的有机质含量预测,预测R^(2)=0.562,预测RPD=0.952,模型的预测R^(2)和预测RPD分别降低34.6%和64.2%,表明M107B区土壤有机质含量的可见-近红外光谱校正模型直接用于N116B区时,预测精度显著降低;将N116B区部分土壤样品加入到M107B区样品集后重新建模,并预测N116B区20个验证集样品的有机质含量,当加入的N116B区土壤样品数量达到35以上,预测R^(2)>0.80,预测RPD>2.0;加入到校正集的N116B区土壤样品数量从0增加到50,模型预测R^(2)从0.562增加到0.811,预测RPD从0.952增加到2.274,精度逐渐提高。结果表明,在M107B区校正模型中加入N116B区部分土壤样品建模,能够有效提高M107B区土壤校正模型对N116B区土壤有机质含量的预测精度;加入的N116B区土壤样品数量达到50以上,模型预测性能趋于稳定,预测精度达到实用要求,成功将M107B区土壤有机质含量校正模型传递给N116B区土壤;优先选择与M107B区土壤样品的有机质含量或光谱曲线差异较大的N116B区土壤样品参与建模,可有效避免模型传递时模型性能出现突变。提出的方法能够有效提高M107B区土壤的有机质校正模型对N116B区土壤的预测精度,为基于可见-近红外光谱的农田土壤有机质含量实时检测提供一种新的经济可行的模型传递方法,为提高多类型土壤的有机质含量检测模型的普适性提供一种有效的解决方案。

关键词：可见-近红外光谱精细农业土壤有机质粒子群-最小二乘支持向量机模型传递

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近红外光谱模型传递研究（英文）

光谱学与光谱分析 2017年第5期37卷 1587-1594页

作者：梁晨赵众曹玉婷袁洪福北京化工大学信息科学与技术学院北京100029 北京化工大学材料科学与工程学院北京100029

针对不同型号的近红外光谱仪器(主机:SupNIR-2700,从机:Nicolet AntarisⅡ)间的模型传递和同一仪器(Nicolet AntarisⅡ)不同分辨率的光谱间的模型传递进行研究,提出了一种改进的PDS算法-SPSG1st-PDS算法,该方法结合三次样条插值、Savita... 详细信息

针对不同型号的近红外光谱仪器(主机:SupNIR-2700,从机:Nicolet AntarisⅡ)间的模型传递和同一仪器(Nicolet AntarisⅡ)不同分辨率的光谱间的模型传递进行研究,提出了一种改进的PDS算法-SPSG1st-PDS算法,该方法结合三次样条插值、Savitaky-Golay一阶求导和PDS算法。思路是通过三次样条插值拟在不破坏原始光谱固有的信息的前提下实现了主光谱与从光谱之间的匹配,然后对光谱进行S-G一阶求导去除光谱的基线漂移,再通过PDS算法进行模型传递,有效消除主、从光谱之间的差异,提高多元校正模型的预测精度。该方法用于醋酸乙烯酯在乙烯-乙酸乙烯酯共聚物中含量的研究,并且与小波去噪方法和S-G平滑方法作比较。实验表明:对于不同型号的仪器间的模型传递,新方法采用S-G一阶求导较其他方法有明显的优势,其验证集预测精密度RMSEP从20.595 0降低至0.374 8,明显优于S-G平滑(0.522 1)和小波去噪(0.516 7)方法,预测偏差也同样地被改善。对于同一仪器不同分辨率的光谱之间的模型传递,在模型传递前后其模型预测精密度RMSEP从0.272 2减少至0.255 3。通过提出的SP-SG1st-PDS算法,模型传递能应用于不同类型仪器之间,也能用于相同仪器不同分辨率的光谱之间,并且取得了满意的传递结果。

关键词：近红外光谱模型传递分段直接标准化 Savitaky-Golay一阶求导三次样条插值