近紅外光譜nir分析技術(shù)的應(yīng)用(存儲版)
【正文】 驗數(shù)據(jù)建立具有數(shù)據(jù)對應(yīng)關(guān)系的光譜文件，再使用該文件對舊方程進行擴展，形成新方程，并對新方程進行驗證。以最高交互驗證決定系數(shù)(1VR)和最低SECV值確定最佳校正模型。 分析必須要依賴模型，對模型的建立要求較高，投入較大。今后，近紅外光譜檢測分析技術(shù)會擁有更廣闊的應(yīng)用前景。所以對組分的分析而言，%才適合采用近紅外光譜分析技術(shù)。異常值判斷與剔除是影響模型預測效果的關(guān)鍵因素。數(shù)據(jù)庫小，模型的適用范圍就必然受到限制。 建立數(shù)據(jù)對應(yīng)關(guān)系，使光譜圖和其參考數(shù)據(jù)之間形成一一對應(yīng)映射的關(guān)系，從而建立一個帶參考數(shù)據(jù)的光譜文件。二、近紅外光譜儀的應(yīng)用NIR分析技術(shù)的測量過程分為校正和預測兩部分（如圖一所示），(1)校正：①選擇校正樣品集，②對校正樣品集分別測得其光譜數(shù)據(jù)和理化基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，③將光譜數(shù)據(jù)和基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，用適當?shù)幕瘜W計量方法建立校正模型；(2)預測：采集未知樣品的光譜數(shù)據(jù)，與校正模型相對應(yīng)，計算出樣品的組分。因此，NIR能反映物質(zhì)的組成和結(jié)構(gòu)信息，從而可以作為獲取信息的一種有效載體。這些值測定的精確度是近紅外光譜運用數(shù)學模型進行定量分析精確度的理論極限。 模型維護與擴展 為什么要維護與擴展校正模型建立一個校正模型通常是從一個小的光譜數(shù)據(jù)
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