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石化近红外建模过程中，如何识别和处理异常样品？

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2024/06/22

近红外光谱（NIR）

在石化建模过程中，遇到异常样品应当小心处理。首先需要考察是哪一类异常样品。通过马氏距离检测出的异常样品是高杠杆值样品，与校正集中其他样品相比，含有极端组成，光谱不具代表性，在建模过程中表现为杠杆值较大，对模型的稳健性有强烈的扰动。这种样品应仔细加以甄别，可以重复测定光谱，了解近期原料和工艺的变化，如果该样品是原料或工艺条件变化下产生的，可以继续收集这类样品，研究他们在样品空间的分布，尝试在增加同类样品的情况下建立模型，拓宽模型的适用范围。

第二类异常样品是其预测值和参考值之间有显著性差异，体现在预测残差明显较大，这类样品需要重复进行性质测定，判断误差的来源。

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