算法的精彩展示：第十届近红外光谱学术会议首日下半场速递
演讲题目：光谱处理和波长选择新策略进一步提升近红外光谱分析模型的预测能力
杜一平教授介绍，近红外光谱（NIR）技术发展迅速，在很多领域得到了广泛应用，而且发展势头迅猛，但建模方面的诸多问题在某些特定的程度上限制了 NIR 的顺利发展。到目前为止，建模依然是NIR领域研究工作的重点和热点，也是各种近红外光谱学术会议上讨论最为热烈的问题之一。建模主体问题包括模型的解释、模型的合理评价、建模过程出现非正常现象的解决、新的建模算法开发等。光谱预处理和波长选择是提升模型预测能力的有效途径。分段预处理，以及等效波长等光谱预处理和波长选择新算法明显提升了模型的预测能力，而且所获得的结果更容易解释。
潘教授介绍，可生食鱼肉类食品（如三文鱼片）深受消费者喜爱，在表面生长的微生物不仅导致新鲜度下降，还可能引发食物安全问题。现有肉类微生物菌落总数（APC）检验测试标准方法复杂耗时，不能快速实时监测肉类微生物污染。高光谱成像（HSI）具有图谱合一、高通量、快速检测的分析优势，可实时检测样品空间位点成分特征。高光谱成像结合有效光谱预处理和波长优化方法可应用于三文鱼片微生物菌落总数定量和超标判别。该方法无需试剂、简便快速，可实时监测生食三文鱼制作、餐食等过程中微生物污染情况，也可望应用于其他肉类食品。
陈教授分享，预处理在近红外光谱数据分析中起着至关重要的作用，因为它的目的是去除无关信息。这一过程包括一系列步骤，每个步骤都针对特定的异常信息。然而，由于近红外光谱应用的多样性，选择预处理方法的最佳组合仍然是一个挑战。未解决这个问题，陈教授团队提出了一个自动预处理框架，能够迅速确定最佳预处理策略。该框架最初构建了一个由多种预处理方法组成的工作流程。然后，使用遗传算法技术优化最佳处理管道，避免穷举搜索。与原始数据相比，最优预处理方法至少能将模型性能提高 48%。此外，所建立的框架还能识别最佳管道中最有效的预处理方法。方法的源代码可在 GitHub 上获取，并可与其他现有预处理技术轻松集成。
近些年来，随着近红外光谱被慢慢的变多行业认可和应用，近红外的需求也慢慢变得广泛。伴随而来，除了硬件的稳定性和可靠性，还有化学计量学软件中分析方法的不停地改进革新。很多近红外厂家都开始研究利用人工智能进行建模。波通公司从10 几年前就开始研究AI算法，经过多年的测试和迭代，HR算法（以公司一位发明此算法的工程师命名）已经成功地应用于多个行业的客户并且解决了很多原来PLS和 Ann算法中效果欠佳的案例。然后，她详细的介绍了在 HR 算法加持下，波通近红外，尤其是在线近红外取得的一些突破性进展。
罗旭东总工介绍，各类光谱分光技术的日益成熟，推动了高光谱遥感技术的应用和发展。高光谱遥感技术是一种先进的遥感技术，它可以获取地物在一定波段上的连续光谱信息。通过一系列分析这些详细的光谱特征，能够给大家提供关于观测对象的精细成分和状态的信息。随技术的发展，高光谱遥感技术也慢慢变得多的应用在地质勘探与矿物资源评估、农业监测、环境保护与管理、气候变化研究、水资源管理以及应急管理与灾害响应等众多领域。然后，他详细的介绍了高光谱遥感技术的应用和发展现状，同时介绍光谱数据分析算法在光谱成像技术中的及其重要的作用及其所带来的应用前景。
徐琢频副研究员介绍到，数据融合是一种将不同来源的数据组合在一起的方法框架。近红外光谱和其他来源信号的数据融合，使得突破单一检测技术局限、提升检测效果成为可能。
他介绍了本团队利用NIRS和数据融合实现精确检测的几项案例，旨在抛砖引玉，为更好地推广应用NIRS提供思路。
史卓林博士介绍，微型近红外设备的出现大幅度的降低了检测土壤性质的时间和成本，然而由于对分光元件、校准单元和制冷系统等部件的简化，微型近红外设备间的差异也被放大。即使是同型号的微型近红外设备，也难以共用同一化学计量学模型实现对土壤指标的准确检测。然而，基于光谱转移通过引入实验室 NIR 光谱仪并构建云计算架构实现了微型NIR设备在土壤性质检验测试领域的高效部署，在保证精度的同时降低了用户使用门槛，可推动微型NIR设备走向更广阔市场。
王红鸿博士介绍，变量选择是近红外光谱建模中的重要内容，在改善近红外光谱定量分析模型性能方面效果非常明显，是近年来近红外光谱分析领域的研究热点。单独使用 SCARS、CARS 和 MC-UVE 算法均不能筛选出最优的变量组合。利用等效变量可准确搜索到包含重要信息的互补变量，在 SCARS，CARS 和 MC-UVE 算法中加入各自的互补变量后建立的模型性能明显提高。有必要注意一下的是，利用等效波长筛选互补变量的变量选择策略是一种通用策略，能结合其他一些优化或变量选择方法筛选出更好的互补变量。
王教授小组成员介绍，他们将一种光谱调制信号频率对准修正数字解调方法应用于实验室现有的便携式滤光片型近红外水分仪，实验结果为频率对准数字解调办法能够有效地提升单波长下解调值的信噪比，同时解决了由于被测信号弱导致的自参考信号频率存在的跳变伪周期。
余向阳教授介绍，中药材作为传统医学的重要组成部分，在全世界内因其独特的治疗效果而备受推崇，然而，药材的掺假严重威胁了中医治疗的安全性和有效性，而传统的鉴别判定的方法已难以满足高效、精确的检测需求，光谱仪因其快速、无损、便捷的特点，在中药材质量控制领域展现出巨大潜力。随后，余教授展示了他们在检测广东特色药材陈皮、莬丝子、金银花的成果，用近红外光谱可有效区分自然陈化的陈皮和人工老化的陈皮，也可区分不同地域的陈皮，展示了现代光谱分析技术在中药领域的创新应用潜力。
李轲研究员介绍，目前燃油市场混乱，以次充好的现象屡见不鲜。由于燃油流通速度快，传统检测的新方法受限于耗时与场地，难以满足现场快速检测需求，易导致劣质油品流入市场，缩短发动机寿命，引发安全事故。因此就需要一种简便、快捷、可靠的现场燃油种类判别方法。近红外光谱技术因其便捷、高效、环保等特性，在成品油快速分析中展现出巨大潜力。从利用光谱间非线性关系和研制高性能的近红外光谱仪器出发，他们开发了基于先验分布的非线性燃油种类识别技术和多种检测方式的便携式近红外光谱仪，促进了近红外光谱快检技术在石化行业和市场监督管理的机构种的推广应用，有效地保证我国的燃油质量安全。
演讲题目：人工智能助力高端紫外可见近红外分光光度计和傅立叶红外光谱仪的国产替代
刘季介绍了精谱自主研发生产的紫外-可见-近红外分光光度计、便携式紫外-可见-近红外光谱仪综合评估系统、傅立叶红外光谱仪、便携式傅立叶变换红外气体分析仪、傅立叶近红外谷物分析仪等产品，可覆盖地质与冶金、能源与化工、医学与药品、刑侦与缉毒、学术与科研、农业与食品等众多行业及领域。
演讲题目：用于食品安全、材料鉴定和医疗的手持系统的荧光、VIS到NIR组合微光谱仪
Sven Schoenfelder介绍，上海昊量光电设备有限公司是国内知名的激光及光电设备代理商，专注在光电领域的技术服务与产品经销，引进国外顶级光电产品制造商的技术与产品，为国内客户提供优质的产品与服务。他们的产品均处于相关领域的发展前沿，包括空间光调制器、声光调制器、电光调制器、光弹调制器、半导体 /固体激光器、高光谱成像系统、可调谐激光器、光纤激光器、高功率光纤、布拉格光栅、光束质量分析仪、高速相机等，涉及材料加工、光通讯、生物医疗、科学研究多种领域等。
作为一种有效的工具，近红外光谱法由于能快速高效地测定化学组成和物理性质，在过去的几十年中在所有的领域得以广泛应用。然而，由于校准模型的开发和维护非常耗时且费力，并且对工艺变化比较敏感，使得近红外光谱法似乎更适合应用于化学组成和工艺相对来说比较稳定的工业生产过程，而对于项目一直在变化的实验室研究似乎用处有限。陶氏化学尝试探索拓展近红外光谱法到实验室研发应用中，结果发现，近红外光谱法在分析低浓度的 Si-OH，C-OH，C=CH，NH和水等方面具有独特的优势，这使其成为一种有效的实验室研究方法。结合经典最小二乘法（CLS），可对这些低浓度物质进行定量，而无需通过大量校准样品建立模型来实现。
梁龙介绍到，木材纤维是制浆造纸工业的重要原材料。由于我国优质木材资源短缺，来源复杂、材性品质差异大的商品木片被大量用于制浆生产，对生产的全部过程的稳定性造成严重影响。传统材性分析手段测试周期较长，不足以满足行业对原料材性快速检测的技术需求，因此以近红外光谱（infrared spectroscopy, NIRS）为代表的新型快速检测技术获得广泛研究，以期实现对原料品质和制浆过程的快速/在线监控。中国林科院清洁制浆技术研究团队长期从事NIRS在制浆领域的应用研究工作。随后，他介绍了团队在木片-纸浆NIRS综合分析评价等方面取得的技术突破和研究成果。
刘虎斌博士分享到，近红外光谱分析技术作为一种高效、快速、无损的检测手段，在烟草行业的多个环节中展现出巨大的应用价值。近红外技术已经在初烤原烟收购、复烤、配方设计、制丝以及烟用辅材等各个环节得到普遍应用。应用近红外光谱不仅可以实现烟草化学成分的快速定量分析，应用于质量评价分级、均质化加工等，还可以实现不同产地不同等级烟叶的判别和相似性分析，应用于卷烟产品设计和配方维护等。此外，近红外在线分析技术已在烟叶工业分级和复烤加工中被成功应用，为中式卷烟均质化加工发挥了重要作用。报告中，刘博士介绍近红外技术在烟草行业的应用进展和一些典型的应用实例。
宋晓铭分享到，她所在的团队以唐古特大黄为研究对象，采用数据融合策略，建立 NIR、ATR 单一光谱与二者融合光谱抗氧化活性定量预测模型。结果表明，不同软件下均以 NIR-ATR 中级融合光谱建模效果最好。实现了抗氧化活性的红外光谱快速评价，为唐古特大黄临床药效研究提供参考。
刘丽萍介绍，生物碱是一类重要的中药次生代谢产物，多数难溶于水，因此其提取过程经常采用有机试剂或酸性溶剂，导致药渣和废水的处理成本升高。为解决这些问题，研究者大多尝试采用绿色提取溶剂，但所谓“绿色溶剂”对环境的影响仍存在争议。因此，减少药渣和废水仍然有很大的现实意义。基于NIR过程数据和过程模型对生产过程进行实时调控模型不但可以提高中药提取过程的生产效率，同时也能有效降低过程的能耗和“三废”产生，从而达到节能降耗、降本增效的目的。
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