有感于聚光科技利用近红外技术鉴别种子

实际情况不得而知 但那句话：测试结果完全满足客户需求
深刻的表示怀疑。众所周知近红外的模型很难建立，而且外界的干扰很多。我们做过烟草以及谷类方面的实验，前期大量的样品进行模型支撑才可以。到现在还是很难实现非常好的建模效果

所以，我认为这个新闻广告的成分很大。

首先本人一直对聚光科技近红外有很好的印象，近红外系列产品毕竟融入了严衍禄教授多年的心血和经验。对于聚光科技的发展表示支持。
不过大概看了一下那篇报道，报道中指出采用 仿生模式识别 技术进行的识别，不过本人对于 非线性理论 应用于近红外有些难以理解。
并不是说 非线性理论 不好，但是这种理论没办法与近红外结合，给出合理的解释。
其实感觉现在近红外的地位在中国还是有些尴尬，一部分做化学分析的老师不愿意接受近红外，其中一个重要原因就是不可解读性，如果用采用难以解释的计量学原理去分析解读性较差的近红外，感觉就行是用一个随机模型去买彩票一样。
纵观一下世界上的近红外研究，好像只有中国人在采用各种NB的算法去发文章，搞科研了。

王老师好久都没有出来发帖了

啊，大单呐！

月亮好,新年了,圣诞了,中国登上月亮了,出来透透气. 很想念你们呢,祝节日快乐!

"测试结果完全满足客户需求": 关键不知道客户的要求是什么, 能满足要求是应该有技术指标的,例如检测准确度\误差了\识别率\......., 期望多了解呢.如果的确有这样的应用模型,对于我国种子行业质量的监管也是个好方向.

的确模型的建立需要很多的样本量, 不知这个模型是建立在多少的样本基础上?

也没办法,不使用一些别人看不懂的方法, 看起来不深, 影响因子上不去.多理解吧.

的确中国众多的科研教学单位买了很多进口或国产的近红外设备, 很多都闲置了. 开发的模型大多也就是预测一下结果,发表一些文章. 其实还是企业的需求大, 如何将科研与企业的需求建立起来,应该是中国近红外研发和应用走出尴尬的一条路径吧. 这需要近红外设备企业与科研单位和应用单位的合作.

应该是可以使用，但完全满足，我也表示怀疑。还有一种理解就是，客户的要求太低？

非线性的话，用ANN算法？不过ANN话说需要特大量的样本。