基于无参数高效算法的近红外光谱模型传递研究

模型传递可解决不同近红外光谱仪间多元校正模型无法共享的问题.以食用油为研究对象,对其酸值和过氧化值模型进行传递分析.在主机上建立偏最小二乘多元校正模型,利用无参数高效模型传递(PFCE)算法中NS-PFCE无标样算法和FS-PFCE有标样算法分别实现模型传递,探讨了标准化样品数量对模型传递效果的影响.并与经典的3种有标样传递算法和2种无标样传递算法进行对比.结果表明,经NS-PFCE无标样传递后,从机酸值与过氧化值预测集均方根误差分别从0.613 mg/g和16.153 mmol/kg下降到0.275 mg/g和9.523 mmol/kg;而经FS-PFCE有标样传递后,从机酸值与过氧化值预测集均方根误差分别下降到0.274 mg/g和8.945 mmol/kg.且随着标准化样品数量的增加,经PFCE算法传递后预测集均方根误差越低.无参数高效模型传递算法联合应用单一的无标样算法和有标样算法两种传递方式,增强了传递模型的适应性和包容性,同时有效地降低主机光谱与从机光谱之间的差异,实现了不同光谱仪间校正模型的共享.