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模型传递方法

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2024/06/24

近红外光谱（NIR）

在近红外光谱分析中，由于两台仪器之间存在差异，使得同一样品在两台仪器上所获得的光谱存在差别，导致一台仪器上所建立的模型不能用于另外一台仪器。仪器间的差异包括不同型号仪器之间的差异和相同型号仪器之间的差异。对于不同型号的仪器，由于分光原理或采用的检测器等不同，导致波长范围、波长精度及光谱响应会存在差异。对于相同型号的仪器，由于加工工艺水平局限及仪器随时间老化等原因，也会使仪器波长及光谱响应存在差异。在许多应用领域中，建立模型是一项烦琐、重复的工作，浪费人力、物力等资源，而且有些情况下样品可能不易获得或不易保存，存在重新建模困难，需要采用数学方法解决仪器之间的模型适用性问题，称之为模型传递。

模型传递（Model transfer），也称仪器标准化（Standardization of spectrometric instruments）是指经过数学处理后，使一台仪器上的模型（称为源机，Master）能够用于另一台仪器（称为目标机，Slave），从而减少重新建模所带来的巨大工作量，实现样品和数据资源的共享。在确定仪器间光谱关系时，需要在两台仪器上同时测定某些样品的光谱，这些样品称为传递样品。根据是否需要传递样品，将模型传递分为无标样方法和有标样方法^[6]。无标样方法在模型转移过程中不需要任何传递样品，主要以有限脉冲响应（Finite impulse response，FIR）算法为代表。有标样方法必须选择一定数量的样品组成标样集，并在源机和目标机上分别测得其信号，从而找出该函数关系。这类算法又分为两种，一是基于预测结果的校正，如斜率/偏差（Slope/Bias）算法；二是基于仪器所测光谱信号的校正，如直接校正（Direct standardization，DS）算法、分段直接校正（Piecewise direct standardization，PDS）算法和Shenk’s 算法。此外，光谱空间转换（SST）算法，已证明是一种效果良好的方法，其主要通过主从光谱空间之间的转换消除测量条件变化或仪器引起的光谱差异。

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