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重复性样本文献资料
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样本数据重复性对NIR校正模型的影响
目的:探讨样本数据重复采集对所构建近红外(NIR)定量校正模型稳健性的影响.初步阐释该影响产生的原因.方法:以银黄液为研究载体,采集样本的近红外光谱,并以高效液相测定值为参考值,采用偏小二乘算法建立黄芩苷定量校正模型,对潜变量因子累积贡献曲线进行深人探讨,在潜变量空间阐述重复采样对所建立的定量校正模型的影响.结果:在对重复采集光谱平均后,以优光谱预处理疗法建立的定量预测模型达到理想预测结果( RMSECV=1.824).该模型潜变量因子累计贡献率曲线下的面积,明显大于其他光谱建模方式,即所得的模型更加稳健.结论:多次测量取平均能够显著提高模型的预测性能,使所得的模型更加稳健.
