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合肥研究院發展新算法可有效改善近紅外模型在儀器間的轉移效果

發布時間:2020/3/12編輯:Ma Liang 人氣:848

  【旋樂吧最新在線網址 實驗室動態】近日,中國科學院合肥物質科學研究院技術生物與農業工程研究所研究員吳躍進課題組發展了一種近紅外光譜技術方向的新算法,該算法可有效改善近紅外模型在儀器間的轉移效果。相關工作已被光譜學期刊Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy接收并在線發表。

  近紅外光譜技術由于快速環保、不損傷樣品和同時檢測多組分的優點,大量應用于各個行業的產品品質分析中。優化構建適合的模型十分重要,然而,當檢測條件發生改變時,分析模型可能會失效,導致結果偏差甚至可能無法使用,上述問題限制了近紅外光譜技術的推廣應用。因而需要依靠系統的校正方法修正這些誤差,使得模型在新的條件下同樣適用,避免建模重新,即所謂模型轉移。

  傳統的模型轉移過程聚焦于用更準確、更復雜的算法描述檢測條件變化前后整組光譜信號間的關系。然而,整組光譜中只有一部分是有效的,而其余部分會對轉移的結果造成干擾。因此,合理的波段選擇對于模型轉移十分重要,這些波段需要在檢測條件改變前后具有一致的響應,同時還包含有效的待測組分信息。

  課題組科研人員提出了一種基于相關分析的波長選擇方法(CAWS),旨在選擇最適合模型轉移的光譜波段。他們通過設計一系列系統方法,使得所選擇的波段具有高的儀器間相關性,并保證在提高這種相關性的同時,光譜中仍然具有足夠待測組分相關的信息。課題組以一組玉米公開數據集和一組米糠真實數據集為例,并與多種其他算法進行了對比,驗證了方法的優越性。該研究改善了近紅外光譜模型轉移結果適應性,對于技術的推廣應用打下基礎。

  該工作得到安徽省科技重大專項、中科院戰略性先導科技專項、中科院科技服務網絡計劃(STS計劃)以及安徽省重點研究與開發計劃等項目的支持。

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