光谱多元校正中的模型传递

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1、第21卷，第6期光谱学与光谱分析Voi.21，No.6，pp881-8852001年12月SpectroscopyandSpectraiAnaiysisDecember，2001!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!光谱多元校正中的模型传递褚小立，袁洪福，陆婉珍（石油化工科学研究院，北京100083）摘要本文介绍了解决化学计量学多元校正中的模型传递问题的原理和一些常用算法，并对目前模型传递的实际应用进行评述，为以后深入研究并完善模型传递理论与算法提供帮助

2、。主题词光谱；化学计量学；多元校正；模型传递；仪器标准化中图分类号：04-39文献标识码：A文章编号：1000-059（32001）06-0881-05输较困难的样品所建立的模型，费用会更大。如果所建立的引言模型不能在仪器之间进行有效的传递，将直接影响着这项技术的广泛应用。模型传递问题在多元校正中是一个共性问自80年代以来，随着计算机技术的迅速普及，数学和计题，研究模型传递对于信号处理理论与方法发展具有重要意算机科学在分析化学中的应用日益广泛，化学计量学的方法义。本文就光谱多元校正中的模型传递问题进行评述，以期和内容得到不断的充实和扩展，使

3、光谱结合化学计量学建立对模型传递问题有较全面的认识，为深入研究并完善模型传的快速分析方法已成功地应用于农业［1］、石化［2］、药物［3］等行递理论与算法提供帮助。业。这些分析方法多为多元校正方法，即对训练集的自变量和因变量进行关联建立数学模型（或称两者之间的函数关1模型传递原理与算法系），该过程称之为校正（Caiibration）。预测（Prediction）过程则是通过自变量数据和已建模型计算因变量数据［4］。目前解决模型传递问题主要有两个途径［6］，一种途径是在多元校正方法实际应用中，经常遇到这样的情况，在某提高校正模型的稳健性（Rob

4、ustness）［7］，另一种途径是增强校一仪器（称源机，Master）上建立的一个多元校正模型，而该模正模型的适应性（Adaptation）。前一种途径主要是通过变量的型在另一台与源机相同型号的仪器（称目标机，Siaves）上无法筛选［8］、微分［9］、小波变换［10］、多元散射校正（MSC）［11］、标准使用，或者结果产生较大的偏差。解决这类问题过程称之为正交变量变换（SNV）［12］、傅里叶变换（FT）［13］、正交信号校正模型传递（ModeiTransfer），也称仪器的标准化（Standardizationof（0SC）［14］等

5、预处理方法，和使用温度、不同仪器测量条件扩充［5］。模型传递的本质是克服样品在不校正模型以及采用稳健回归方法和RPLS［15］、INV-PLS［16］等方SpectrometricInstruments）同仪器上的量测信号（或光谱）间的不一致性。模型传递的途法增强源机所建模型的选择能力（Seiectivity），使其能用于目径首先是完善仪器加工的标准化，提高加工工艺水平，降低源标机所测的信号。后一种途径则是通过数学方法建立源机和机和目标机在器件等方面存在的差异，使得同一样品在不同目标机所测信号或预测结果之间的函数关系，由确定的函数仪器上量测

6、的光谱尽可能一致。然后再通过对在不同仪器上关系变换目标机所测信号或预测结果来实现模型传递。由于的量测信号进行处理，消除这些信号间的差别，或者说，量测前种途径所用算法大都是常见的预处理方法和回归方法，本信号是样品本征信号与仪器影响信号的复合，在不同仪器上文只对后种途径所涉及的典型算法做介绍。的量测信号间的主要差异是由仪器个体不一致性引起的，通建立在不同仪器所测信号或预测结果间函数关系的算法过信号处理以消除仪器对量测信号的影响，文献中常对这类有两类，一类是有标样方法。这类算法必须选择一定数量的信号处理称之为模型传递。样品组成标样集，并在源机和目

7、标机上分别测得其信号，从而模型传递是近年来化学计量学研究的热点课题之一，该找出该函数关系。这类算法又分为两种，一是基于预测结果课题不仅具有理论研究意义，而且也很具有应用价值。因为的校正，如S/B（Siope/Bias，斜率/偏差）算法［17］，二是基于仪建立满足实际应用要求的多元校正模型往往花费大量人力和器所测光谱信号的校正，如DS（DirectStandardization，直接校物力，例如使用近红外光谱方法建立一个柴油十六烷值的分正）算法［18］、PDS（PiecewiseDirectStandardization，分段直接校析模型，其

8、费用约十几万元。对于使用毒性较大、不稳定、运正）算法［18］和Shenk's算法［19］；另一类是无标样方法，使用这收稿日期：2000-11-30，修订日期：2001-01-06