近红外检测模型的建立方法的综述

细履平沙

近红外（NIR）检测是一种基于近红外光谱技术的非破坏性、无污染的分析方法，可以广泛应用于化学、生物、食品、医药等领域。近年来，随着NIR光谱仪的普及和发展，NIR检测在实际生产中的应用也越来越广泛。本篇综述将介绍近红外检测模型的建立方法，包括样本的选择、预处理方法、建模方法和模型的验证方法。

一、样本的选择

样本的选择是建立NIR检测模型的第一步。样本的数量和质量对模型的准确性和可靠性起着决定性的作用。一般来说，需要选择覆盖样本范围、代表性强、数据完整、数据质量好的样本进行NIR检测模型的建立。

二、预处理方法

由于光谱信号的噪声和光谱特征的复杂性，需要进行预处理来提高建模的准确性和稳定性。常见的预处理方法包括多元散射校正（MSC）、标准正规变换（SNV）、一阶导数（FD）、二阶导数（SD）、对数转换（LOG）等。

三、建模方法

建模方法是NIR检测模型的核心。常见的建模方法包括偏最小二乘回归（PLS）、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、随机森林（RF）等。在建模时需要注意选择合适的特征选择和模型优化方法。

四、模型的验证方法

模型的验证方法是保证NIR检测模型可靠性和准确性的重要手段。常见的模型验证方法包括留一法交叉验证（LOOCV）、随机子集交叉验证（SSCV）、外部验证（EXT）等。在验证模型时需要注重选择合适的评价指标，如相关系数（r）、标准误差（SECV）、残差预测偏差（RPD）等。

综上所述，NIR检测模型的建立需要选择好样本、进行合适的预处理、选择合适的建模方法和优化方法、采用合适的模型验证方法。这些方法的选择和实现需要根据具体的应用场景和数据特点来决定。同时，建立NIR检测模型需要大量的数据和专业的技术支持，只有在专业人士的指导下才能保证模型的准确性和可靠性。