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DOSC-SBC在近红外定量模型批次间传递中的应用
模型传递可使特定条件下建立的近红外模型能够应用于新的样品状态、环境条件或仪器状态.正交信号回归是一类基于"光谱背景校正"的模型传递方法,利用虚拟标准光谱拟合主从批次光谱间的线性关系,将从批次光谱向主批次光谱映射,以实现近红外定量模型的传递,但该方法对虚拟光谱的代表性要求较高,回归过程中易出现较大偏差.因此,该文提出一种直接正交信号校正法(direct orthogonal signal correction,DOSC)联合斜率截距校正算法(slope and bias correction,SBC)(DOSC-SBC)的数据处理方法,针对近红外定量模型对不同批次样本制剂过程中目标成分含量预测准确度较差的问题,分析不同批次样本间因组分差异带来的光谱背景差异和模型预测误差的性质,通过DOSC消除与目标值无关的光谱背景差异,联合SBC算法对不同批次间样本批次间系统误差进行校正,实现近红外定量模型在不同批次间传递.该研究将DOSC-SBC应用于金银花水提和醇沉制剂过程中,模型对新批次样本的预测误差由32.3%,237%降低到7.30%,4.34%,预测准确度显著提高,实现了制剂过程中新批次样本目标成分的快速定量.DOSC-SBC模型传递方法实现了近红外定量模型在不同批次间传递,且该方法不需要标准样品,有利于促进近红外技术在中药制剂过程的应用,为中药生产过程中有效成分的实时监测提供参考.
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近红外多元校正模型传递的进展
多元校正模型在近红外光谱数据分析中具有非常重要的作用.然而,应用过程中仪器或环境条件的改变均可能造成样品光谱的变化,进而使得模型在新的系统条件下不适用.因此,多元校正模型需要进行维护或传递以保证其有效性.对光谱进行标准化处理及采用数据预处理方法可以校正或减少光谱信呼的变化,使得模型能够有效地在不同系统间传递,以避免重新建模的繁琐.本文对近红外校正模型的各种传递方法及其有效性和适用性进行了综述.
