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近红外光谱(NIR)
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. 如何理解开发应用近红外光谱分析技术是一个数据挖掘应用的过程?
Ins_29253308
2024/06/23
私聊
近红外光谱(NIR)
开发应用
近红外光谱
分析技术,是一个循环往复不断寻优的协同过程,
从问题的提出
、
收集代表性样品
、
测量光谱
、
预处理
数据、
训练构建模型
、
验证评估模型到应用的整个过程来看,可视为是一个数据挖掘与应用的过程,见图
6-6-19
示意
。其本质就是
通过
大量的
、
有代表性的样品光谱数据
与相应
的理化性质参考数据或特征
、
类别,
结合领域知识、专家经验辅助,
通过选择合适的
数据预处理方法、
校正方法
和
模式识别方法
,以及相关的数据可视化技术,
揭示样品光谱
与
其相应性质参考数据或特征
、
类别之间的关系,建立有效的近红外校正模型或类模型,从而应用模型预测待测样品光谱,得到预期的各种结果
。
从这一个过程来看,收集代表性实物样品,测量
、
整理实验数据
(包含清洗异常数据等)
是
极为重要的
基础阶段,需要花费大量的时间
来作准备,
任何失误或不规范的实验操作导致的样品误差、
数据测量
误差
等
都会累积叠加,最终在光谱
质量上
或建模中体现出来,后续
就算
应用再先进的数据处理方法、建模
算法
,都难于获得理想的模型,甚至导致
建模
失败。建立
、
训练校正模型或类模型可视为数据挖掘阶段
,就是选择合适的
校正方法或模式识别方法
,对预处理后的
样品光谱
与
其相应性质参考数据或特征
、
类别
进行拟合或关联
,
挖掘数据潜在的隐含关系,构建校正模型或类模型,并对校正模型或类模型的有效性进行验证。最后的阶段就可通过校正模型或类模型结合
待测样品光谱
,预测待测样品的
各种
理化性质数据
或
判断待测样品的
特征
、
类别归属
,并对这些预测结果进行解释和应用。
本着数据挖掘这一基本思想来
开发和应用
近红外
光谱分析技术
,具有积极的指导作用。
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