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期刊文章详细信息

近红外光谱分析中的化学计量学算法研究新进展    

Progress of Chemometric Algorithms in Near-infrared Spectroscopic Analysis

  

文献类型:期刊文章

作  者:张进[1,2] 胡芸[3] 周罗雄[1,2] 李博岩[1,2]

ZHANG Jin;HU Yun;ZHOU Luo-xiong;LI Bo-yan(Key Laboratory of Environmental Pollution Monitoring and Disease Control,Ministry of Education,School of Public Health,Guizhou Medical University,Guiyang 550025,China;School of Food Science,Guizhou Medical University,Guiyang 550025,China;Technology Centre,China Tobacco Guizhou Industrial Co.Ltd.,Guiyang 550009,China)

机构地区:[1]贵州医科大学公共卫生学院环境污染与疾病监控教育部重点实验室,贵州贵阳550025 [2]贵州医科大学食品科学学院,贵州贵阳550025 [3]贵州中烟工业有限责任公司技术中心,贵州贵阳550009

出  处:《分析测试学报》

基  金:国家自然科学基金资助项目(21864008);贵州医科大学博士启动项目(YJ2017-15,院博合J字[2019]002);贵州省科技计划支持项目(黔科合基础[2018]1130,黔科合平台人才[2017]5718);贵州省人社厅资助项目(黔人项目资助合同(2018)0005号);贵州中烟工业有限责任公司科技资助项目(GZZY/KJ/JS/2015CY018-1);贵州省区域内一流学科建设项目-公共卫生与预防医学(黔教科研发[2017]85号)。

年  份:2020

卷  号:39

期  号:10

起止页码:1196-1203

语  种:中文

收录情况:AJ、BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘  要:近红外光谱是一种绿色、快捷的分析技术,在科学研究、工业生产以及日常检测中得到广泛应用。化学计量学算法的应用在近红外光谱技术的发展过程中发挥了重要作用。化学计量学方法通过寻找测量变量之间的相关性,构建数学模型,量化样本间的差异性,并发现事物变化的内在规律,实现较合理准确的未知预测。这也是“大数据”战略的重要环节和主旨所在。该文针对近红外光谱吸收信号较弱、谱峰重叠严重,以及光谱测量过程中易受背景、噪声、无信息变量和外界环境因素干扰等,导致借助化学计量学方法建立的光谱与研究目标的定性定量分析模型变差问题,总结了近年来在近红外光谱领域所提出的一些化学计量学新方法,包括光谱预处理、变量选择、多元校正和模型转移,从不同角度阐述了这些方法在消除近红外光谱模型的干扰因素,提高模型的可靠性、预测准确性和适用性等方面的作用。

关 键 词:近红外光谱 化学计量学 光谱预处理 变量选择  多元校正  模型转移  

分 类 号:O657.33] G353.11[化学类]

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同被引文献:

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