基于一维卷积神经网络的近红外光谱分析建模方法研究.pdf
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摘要
近红外光谱分析（NIRS）技术已经成为在工农业生产过程中质量监控领域的重要
分析手段之一，在食品、农业、医药等定性定量分析领域被广泛应用。NIRS技术利
用样本中的含氢基团（主要是CH、OH、NH等）对近红外光的吸收差异，结合化学
计量学方法，可以快速高效地测定样本中的化学组成和物化性质，实现物质含量的定
性定量分析。然而，随着近红外光谱数据量的激增，传统的近红外光谱建模方法已经
出现明显的不足。因此，随着人工智能技术的不断发展，深度学习算法在近红外光谱
分析领域得到了广泛应用。
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