近日，中國科學院合肥物質(zhì)科學研究院技術生物與農(nóng)業(yè)工程研究所在光譜學期刊Spectrochimica Acta Part A： Molecular and Biomolecular Spectroscopy上發(fā)表了一項關于近紅外光譜技術方向算法的新成果，這種新的算法改善了近紅外光譜儀進行模型轉(zhuǎn)移的效果，有助近紅外光譜技術的推廣與應用。

近紅外光譜作為一種分析速度快、效率高、成本低、重現(xiàn)性好的新型光譜分析技術，近年來得到了迅速發(fā)展，不僅儀器類型更加多樣，應用領域也越來越廣泛。近紅外光譜儀在使用過程中經(jīng)常遇到檢測條件或者儀器自身發(fā)生變化的情況，例如樣品檢查溫濕度變化、樣品形態(tài)改變、儀器附件更換等，此時采集的光譜會出現(xiàn)吸光度差異和波長漂移等問題，造成檢測結果偏差。解決這一問題的關鍵在于模型轉(zhuǎn)移。

模型轉(zhuǎn)移是指當檢測條件改變時，依靠系統(tǒng)的校正方法修正當前使用的分析模型的誤差，使其在新的條件下同樣適用，避免重新建模的方法。模型轉(zhuǎn)移主要通過主機和子機檢測信號之間的聯(lián)系，擬合出對應的轉(zhuǎn)移函數(shù)，保證多臺儀器檢測結果的一致性。

傳統(tǒng)的模型轉(zhuǎn)移過程聚焦于用更準確、更復雜的算法描述檢測條件變化前后整組光譜信號間的關系。然而，整組光譜中只有一部分是有效的，而其余部分會對轉(zhuǎn)移的結果造成干擾。因此中科院的研究人員提出了一種基于相關分析的波長選擇方法（CAWS），通過設計一系列系統(tǒng)方法，選擇合適的波段——既有較高的儀器間相關性，又有足夠的待測組分相關信息。

研究人員在實驗檢驗中以一組玉米公開數(shù)據(jù)集和一組米糠真實數(shù)據(jù)集作為案例，對比了其它多種算法，發(fā)現(xiàn)CAWS可以有效改善近紅外光譜的模型轉(zhuǎn)移效果，為解決儀器之間的模型轉(zhuǎn)移問題提供了一個更好的解決方案。

模型轉(zhuǎn)移問題是限制近紅外光譜技術推廣應用的主要原因之一，而且隨著儀器小型化、成像及超光譜成像的發(fā)展，模型轉(zhuǎn)移在近紅外光譜技術發(fā)展過程中的地位也會越來越重要。模型轉(zhuǎn)移的突破將為近紅外光譜儀器的發(fā)展帶來重要的影響。

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