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近红外光谱(NIR)
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定性分析建模的主要步骤
Insm_68f50e17
2024/06/18
私聊
近红外光谱(NIR)
近红外光谱
与物质组成及含量相关,不同属性、特征的样品具有相应的特征
近红外光谱
,通过采用适宜的模式识别方法来提取样品
近红外光谱
特征信息,建立类模型,然后,应用验证通过的类模型和待测样品
近红外光谱
计算样品的归属类别或特征。与
近红外光谱
定量建模类似,定性建模也包括:数据采集、奇异样本剔除、数据分组、光谱预处理、波长选择和化学模式识别建模等步骤:
1.
数据采集
收集适量具有代表性的类别或特征已知的样本;采用
近红外光谱仪
测量样本
的光谱数据。
2.
数据分组
采用本章
5.2
的数据分组方法,将数据集划分为训练集和验证集。训练集用来建立类模型,验证集用来评价类模型的性能。
3.
奇异样本识别
采用本章
5.3
的奇异样本识别方法,识别数据集中的奇异样本,并分析处理。
4.
光谱预处理
采用本章
5.4
的预处理方法,先考察单一的预处理方法的预处理效果。如果单一预处理效果不好,再考察组合预处理和集成预处理方法的效果。选择适合于分析数据的预处理方法。
5.
波长选择
采用本章
5.5
的波长选择方法,考察波长点筛选(
UVE
、
MC-UVE
、
RT
、
CARS
等)或波段筛选(
iPLS
、
MWPLS
等)等波长选择方法,对
近红外光谱
进行特征提取。
6.
化学模式识别
应用本章
5.6
的无监督的主成分分析(
PCA
)、系统聚类分析(
HCA
)、独立簇类软模式(
SIMCA
),有监督的偏最小二乘
-
判别分析(
PLS-DA
)、支持向量机(
SVM
)、人工神经网络(
ANN
)等化学模式识别方法建立定性类模型。建议读者先参考
GB/T 37969-2019
推荐的
SIMCA
、
PLS-DA
方法进行实践。
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