温度影响近红外光谱果糖检测模型传递研究

"温度对果糖含量近红外光谱检测模型传递的影响 (2012年)，该研究主要探讨了样品温度变化如何影响近红外光谱(NIR)技术在检测果糖含量模型中的传递效果。实验中采用了斜率/截距(S/B)算法，通过比较在不同温度条件下，由两台来自不同制造商的傅里叶变换近红外光谱仪建立的果糖含量检测模型的传递性能。" 文章指出，当主、从仪器直接建模时，随着样品温度的升高，预测集的均方根偏差(RMSEP)呈现增加的趋势，但这种变化并不显著。直接使用这些模型进行预测时，RMSEP普遍高于0.86，这意味着预测效果并不理想。 为了解决这个问题，研究者应用了S/B算法来传递模型。经过算法处理后，预测结果有所改善。在相同温度下，模型在两台仪器间的传递表现优于不同温度下的传递。具体来说，在15℃、22℃和28℃这三个温度点，相同温度光谱间的传递后，RMSEP分别降低至0.317、0.389和0.416，显示出显著的改进。 实验结论强调了在进行模型传递时，样品温度变化对模型性能有显著影响。为了获得最佳的模型传递效果，应尽可能保证样品温度的一致性，并选择合适的温度条件进行操作。这项研究对于优化近红外光谱技术在食品工业、生物医学或质量控制等领域的应用具有重要意义，因为它揭示了温度控制的重要性，尤其是在跨设备模型传递时。 关键词：近红外光谱、模型传递、果糖含量、样品温度 该论文属于工程技术领域，尤其关注于分析方法的精度与可靠性。通过深入理解温度对近红外光谱检测模型的影响，科研人员可以更好地设计实验，提高检测的准确性和一致性。