Delaunay三角剖分法在近红外光谱定量分析中的应用

"Delaunay Triangulation方法用于近红外光谱的定量分析，通过在偏最小二乘得分空间构建网格，实现对样本相似性的判断，提供了一种快速、简单的无模型构建的近红外光谱分析技术。该方法被应用于玉米样品中水分、油、蛋白质及淀粉含量的预测，表现出良好的应用效果。" Delaunay三角网格（Delaunay triangulation, DT）是一种几何构造技术，常用于生成有限元网格，特别是在复杂的几何形状中。在化学计量学领域，DT方法被创新性地应用于近红外光谱的定量分析。传统的全局建模方法，如偏最小二乘法（Partial Least Squares, PLS），虽然广泛用于光谱数据的处理，但DT方法提供了一种局部建模的新思路。 局部建模方法的核心在于根据每个预测样本的特性选择与其相近的校正集样本进行建模。PLS局部建模利用主成分分析（PCA）降维后的样本空间，通过计算预测样本与校正集样本之间的距离（如马氏距离或欧氏距离）来评估相似性。然而，Delaunay三角网格法进一步优化了这一过程。它首先将光谱数据投影到主成分空间，然后构建DT网格，使得每个未知样品都能找到其在网格中的位置。基于这个位置，可以确定与未知样品相邻的网格单元对应的校正集样本，用这些样本进行建模并预测未知样品的属性。 在李艳坤、徐恒等人的研究中，他们采用了DT方法对PLS得分空间进行网格化，这种方法无需预先构建校正模型，操作简便且快速。实验结果显示，当应用于玉米样品的水分、油、蛋白质和淀粉含量的预测时，DT方法表现出了有效性和准确性。这表明DT方法具有广阔的应用前景，特别是在那些需要快速分析而无法构建复杂校正模型的场合。 Delaunay Triangulation方法为近红外光谱分析提供了一种新的策略，通过局部建模和网格化处理，提高了预测的精度和效率。这种方法的潜力在于它能够适应各种复杂的数据集，尤其是在食品、农业、医药等领域，对于实时质量控制和快速检测具有重要意义。