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近红外光谱分析技术是20世纪90年代以来发展最快、最引人注目的光谱分析技术。随着计算机技术的迅速发展,带动了分析仪器的数字化和化学计量学科的发展。NIR方法主要是通过构建一系列的NIR模型,实现对产品质量的快速筛查。因此,构建预测能力强、适用范围广的NIR模型是至关重要的。NIR方法的优劣与所采用的模型关系密切。好的NIR模型不仅与模型所选择的建模谱段、预处理方法、算法有关,更与建模训练集样本的代表性关系密切。理想的训练集样本应能覆盖预测样品的全部变异范围,但其样本数并不是越多越好,样本数过多引入误