發(fā)布時間：2020年3月13日
已經(jīng)查看了217次
近日，中國科學(xué)院合肥物質(zhì)科學(xué)研究院技術(shù)生物與農(nóng)業(yè)工程研究所研究員吳躍進(jìn)課題組發(fā)展了一種近紅外光譜技術(shù)方向的新算法，該算法可有效改善近紅外模型在儀器間的轉(zhuǎn)移效果。相關(guān)工作已被光譜學(xué)期刊Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy接收并在線發(fā)表。
近紅外光譜技術(shù)由于快速環(huán)保、不損傷樣品和同時檢測多組分的優(yōu)點，大量應(yīng)用于各個行業(yè)的產(chǎn)品品質(zhì)分析中。優(yōu)化構(gòu)建適合的模型十分重要，然而，當(dāng)檢測條件發(fā)生改變時，分析模型可能會失效，導(dǎo)致結(jié)果偏差甚至可能無法使用，上述問題限制了近紅外光譜技術(shù)的推廣應(yīng)用。因而需要依靠系統(tǒng)的校正方法修正這些誤差，使得模型在新的條件下同樣適用，避免建模重新，即所謂模型轉(zhuǎn)移。
傳統(tǒng)的模型轉(zhuǎn)移過程聚焦于用更準(zhǔn)確、更復(fù)雜的算法描述檢測條件變化前后整組光譜信號間的關(guān)系。然而，整組光譜中只有一部分是有效的，而其余部分會對轉(zhuǎn)移的結(jié)果造成干擾。因此，合理的波段選擇對于模型轉(zhuǎn)移十分重要，這些波段需要在檢測條件改變前后具有一致的響應(yīng)，同時還包含有效的待測組分信息。
課題組科研人員提出了一種基于相關(guān)分析的波長選擇方法（CAWS），旨在選擇最適合模型轉(zhuǎn)移的光譜波段。他們通過設(shè)計一系列系統(tǒng)方法，使得所選擇的波段具有高的儀器間相關(guān)性，并保證在提高這種相關(guān)性的同時，光譜中仍然具有足夠待測組分相關(guān)的信息。課題組以一組玉米公開數(shù)據(jù)集和一組米糠真實數(shù)據(jù)集為例，并與多種其他算法進(jìn)行了對比，驗證了方法的優(yōu)越性。該研究改善了近紅外光譜模型轉(zhuǎn)移結(jié)果適應(yīng)性，對于技術(shù)的推廣應(yīng)用打下基礎(chǔ)。
該工作得到安徽省科技重大專項、中科院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項、中科院科技服務(wù)網(wǎng)絡(luò)計劃（STS計劃）以及安徽省重點研究與開發(fā)計劃等項目的支持。
http://www.cas.cn/syky/202003/t20200311_4737379.shtml