近红外光谱分析中的化学计量学方法进展

作者：陈瀑; 戴嘉伟; 李敬岩; 许育鹏; 刘丹; 褚小立^*

来源：化学试剂, 2023, 45(06): 105-112.

DOI：10.13822/j.cnki.hxsj.2023.0048

• 近红外光谱
• 化学计量学
• 深度学习
• 多光谱融合
• 模型传递

近些年，现代光谱分析技术得到快速发展，化学计量学方法是这项技术的一个关键特征，它能从光谱中获得尽可能多的有用信息，从而提高分析结果的稳健性和准确性。随着人工智能(机器学习和深度学习)、大数据和云计算等新兴科技的飞速发展，为化学计量学注入了新思路、新途径和新方法。综述了近10年用于近红外光谱分析的各种化学计量学方法新进展，包括光谱预处理方法、波长选择方法、多元定量和定性校正方法、多数据融合方法、以及模型维护和模型传递方法等，并对这些方法的未来发展方向进行展望。从发展趋势可以看出，深度学习、多数据融合和免建模方法是未来一段时间内化学计量学研究的重要方向。

• 单位
  中国石油化工股份有限公司石油化工科学研究院