新方法驱动发展 新应用开启未来——全国第九届近红外光谱学术会议总结

从2022年10月20日至22日，中国仪器协会的近红外光谱分支举行了第9个国家近红外光谱学术会议。来自许多大学和研究机构的教师和同学，以及各种制造商的代表以在线会议的形式参加了会议。中国乐器协会近红外光谱分支机构主席Yuan Hongfu教授发表了开幕词。除了出色的报告外，会议还授予了第四届“靠近红外光谱奖”的第四届。 Professor Xu Kexin and Professor Yang Huihua won the Lu Wanzhen Near Infrared Spectroscopy Contribution Award, Professor Wang Jiajun-level senior engineer won the Lu Wanzhen Near Infrared Spectroscopy Science and Technology Award, and Director Lan Shuming, Dr. Li Lian, Dr. Li Jiangbo, Dr. Yun Yonghuan and Dr. Yang Min won the Lu Wanzhen Near红外光谱青年奖。该会议涵盖了80多个口头报告，涵盖了化学计量方法，仪器，光谱成像，农业和林业，药物和过程分析以及其他方面。以下研究方向引起了我们的注意：

1。关于化学计量方法和应用的研究

在本次会议的报告中，化学计量方法和应用研究中有很大比例的研究。化学计量方法有多种类型，用户应从原理开始，分析每种方法的优点和缺点，并阐明每种方法的适用条件。此外，应加强对每种方法原理的理解和学习，这更有利于开发新方法以及促进和应用现有方法。南卡大学的Shao Xueguang教授进行了一份题为“近红外光谱分析中的化学计量方法”的报告。引入了建模过程和相关问题，并强调了数据质量，模型评估和验证以及模型监视的重要性。在建模过程中的数据集和质量检查时，它涉及五个方面：参考值，光谱，建模样品的数量，单数样本，验证集等，并为过去两年中的建模竞争提出建议。来自东中国科学技术大学的杜伊普教授提出了一份关于“相关组件对近红外光谱分析模型的影响”的报告，从样本中的浓度相关性的角度讨论了近红外模型。当样本中有与所测量组件浓度相关的组件时，该模型可以通过依靠此相关性来提高模型的预测能力。该报告提出了各种改进方法，例如部分最小二乘模型的概括算法，将部分最小二乘模型结合了基于最小成时的最小二乘模型，基于最小二乘模型，基于最小二乘模型，基于最小二乘模型，基于最小二乘模型，基于最小二乘模型，基于最小二乘模型，基于偏最小二乘模型，基于最小二乘模型，基于最小二乘模型，基于偏最小二乘模型，基于偏最小二乘模型，基于最小二乘模型，基于最小二乘模型，基于最小二乘模型，该模型基于偏见，偏最小二乘基于最小二乘模型，并基于偏见的功能，陈述了最小二乘模型。天津技术大学的副教授Bian Xihui带来了各种群体情报优化算法，并将其应用于各种样本光谱的可变选择；此外，还有关于石学计量学的报告，研究内容涉及各种定性和定量模型的预处理方法，可变选择，模型转移和建模方法，这些方法在扩展近红外光谱的应用范围内起着重要的作用，并改善了模型。

2。综合学习策略

综合学习策略是本会议报告内容的亮点之一。吉南大学的潘·陶（Pan Tao）教授提出了一份关于“近红外光谱模式识别的模型补偿融合方法”的报告。基于游戏理论的想法，他提出了一种模型补偿投票策略，以实现光谱模式识别，达到了判别效应，比单个模型要好得多。 Pan Tao教授还分享了应用于血清乳腺癌和正常对照的二元分类和饮用水分类的例子； Associate Professor Yun Yonghuan from Hainan University systematically introduced the basic theory and method development to application research of near-infrared spectroscopy, focusing on the basic Various variable selection methods developed for cluster analysis, such as interval random frogs, iterative retained information variables, variable combination cluster analysis, etc., and research on rapid analysis of agricultural products, tilapia freshness hyperspectral imaging analysis, and short video sensors for进行食物检测；此外，还邀请了“ Chuanghe Yi Cup Spectral建模竞赛”的获奖者举报。这三位记者分享了他们各自的建模过程和建模经验，并且都提到了多模型投票机制在报告中的建模中的应用。对于物种之间差异很小的样本，多模型投票机制策略有利于提高模型的预测性能。

3。深度学习

深度学习是石学计量学领域发展的前沿方向之一。目前，深度学习已被广​​泛用于光谱定量和判别分析的研究。加深对数据本身的理解更有利于研究人员对神经网络的合理调节。在本次会议上，有许多与深度学习有关的创新研究。来自温州大学的黄色老师介绍了通过结合近红外光谱法检测牛奶粉的掺假的策略。他使用单级样品对自动编码器进行建模，并在输入样品后将重建误差聚集在自动编码器中，从而获得了高精度的掺假奶粉鉴定。 Guilin科学技术大学的Chen Huazhou教授提出了一份关于“基于征收飞行的神经网络优化模型的应用开yun体育官网入口登录app，用于征收NIR的NIR定量分析，对鱼粉NIR的NIR进行了定量分析”，利用征收参数直接调节神经网络以提高定量模型的预测准确性，并将其应用于量身定量的蛋白质含量，以相比的蛋白质含量，以实现量身定量的预测。扬汉大学的研究生受到深入转移学习的启发，并开发了一种基于LSTM和转移学习的近红外模型转移方法，并将其用于转移不同批次的聚谷氨酸定量模型，证明了转移学习对模型转移的有效性。

4。水谱学

水光谱是近红外光谱研究领域的新方向。从温度控制的近红外光谱技术的开发到水光谱探针的提议，它提高了近红外光谱的研究水平，并扩大了近红外光谱的研究范围。近年来，中国越来越多的研究人员开始关注水谱研究。潘·陶（Pan Tao）教授在三个分类问题中构建了一种多模式测量方法，巧妙地联系了水光谱的知识和判别方法，以形成互补的优势。来自山东大学和南卡大学的两名博士生报告：前者介绍了近红外水光谱的知识，并使用了支持载体机器，遗传算法和其他分类方法来区分从酸性降解和分析型核磁性的低分子透明质酸从酸性降解中获得的透明透明度酸，并分析了两种核电的敏感性，这是两种变化的结果。动力学模拟等，并揭示了从原子和分子水平的两个来源的低分子量透明质酸的水合行为差异的机制；后者使用OH拉伸振动的一阶频率乘法和HOH弯曲和拉伸振动组合频带在近红外光谱中引入了水的结构分析，并通过小波数据包转换和连续的小波转化以及与水的吸收峰进行了相对的水构型结构的峰值，并通过小波包转换和连续的小波转换来增强光谱分辨率。期待在下一次会议上看到有关水光谱探针的更多研究工作。

5。近红外仪器和应用

会议还邀请了四名国际知名的学者提供报告。韩国Hanyang大学的Hoeil Chung教授使用胆汁的近红外光谱分析来鉴定胆囊癌，并创新设计了测试仪器，以单滴的形式巧妙地处理了经过的胆汁样品，还定量检测到了由全氟肾上腺素捕获的微塑料物质；日本名古屋大学的Satoru Tsuchikawa教授介绍了近红外成像在农业和林业中的应用，使用汽车进行波长选择，以实现对水果糖含量分布的准确预测，使用PLS模型评估菠菜叶的亚硝酸盐分布，从而通过木材的水和水的粘液构成水的湿气，并在水中脱水，并区分水的水，并区分水。来自因斯布鲁克大学教授哈克（Huck）的克里斯蒂安·沃尔夫冈（Christian Wolfgang）介绍了当前的微型红外光谱仪的状况和未来。微型携带的仪器在植物分析，秋季收获时间的优化以及黑松露的质量检测中起着重要作用。西班牙科尔多瓦大学的多洛雷斯·佩雷斯·马里恩（DoloresPérez-Marín）教授介绍了近红外光谱在农业产品过程中的应用，实现了农产品的现场分析和现场家禽分析等。近红外光谱光谱分析技术在农业，食品，食品开元ky888棋牌官网版，摄影，摄影，吸毒和分析中具有重要的应用。 Wang Jiajun Gaogong提出了一份关于“近红外光谱分析技术的申请研究和实践”的报告，回顾了烟草近红外光谱分析技术的应用，介绍了当前的行业标准和应用程序规范，近红外网络和数据挖掘应用程序，并就诸如应用程序范围的诸如“应用程序”示例和诸如自然方面和仪器选择的基本问题提供了建议。山东大学的副研究人员Li Lian在药物领域使用了近红外光谱技术，主要引入了诸如稳定频谱获取，光谱材料的实时通讯以及复杂的光谱模型建立等困难问题的突破，因此可以保证药物质量，药物监督，药物监督和生产过程。有许多关于近红外光谱法的应用方向的报道，这些报告介绍了在土壤，木材，农作物，农作物，食物，食物，中国草药和相关产品中的近红外光谱的应用，例如对柑橘类水果的非破坏性识别，掺假，牛奶产品的掺假，鱼类产品的新鲜度，理论的练习以及练习的方法，以及对当前的喂养方法的研究，以及往来的方法。研究人员从需求开始，深入分析和了解研究对象的特征，并为这些特征设计更合适的工具或测量方法，以更好地满足生活和生产的实际需求。

不仅如此，在会议中，还有许多与高光谱成像技术有关的报告，引入了研究工作，例如用于玉米种子霉菌筛查的拉曼高光谱和花生冻嘴检测的近红外高光谱。高光谱技术是获取全面信息的有效手段，但是高光谱测量和数据处理技术仍然需要进一步发展。

此外，该会议还选择了12项杰出的青年报告奖。获奖者的研究工作使我们受益匪浅，值得学习和参考。

该会议是使用在线平台在线直播的，整个会议时间表都紧凑而有序，为您带来不同的乐趣。参与者非常热情，并在问答区域中积极提出问题。记者及时做出了回应开yunapp体育官网入口下载手机版，并共享文献，代码和相关材料，以促进每个人的学习。

新方法推动开发，新应用程序开放了未来！第9个国家近红外光谱学术会议取得了成功。让我们期待下一个近红外光谱会议能够面对面交流和学习！

第9个国家近红外光谱学术会议杰出青年报告奖的获奖者名单

（无限期排名）

姓名

报告主题

潘十一（中国林业科学院）

卷积神经网络结合了原始的近红外光谱，以识别针叶树种

Wang Yue（北京服装学院）

在线近红外光谱预处理对废物纺织品的定性识别的影响

汉·李（南卡大学）

用于水的氢键结构分析的近红外光谱

天·韦鲁（山东大学）

基于近红外光谱分析技术的透明质酸分类鉴定和水合动力学

小米（武汉轻型技术）

拉曼成像估计是暴露于微塑料的小龙虾的污染水平

吴锡（天津传统中医大学）

近红外光谱技术用于判断huangbai柱色谱过程的终点和在线监视方法的研究

Long Ruolan（中国科学院西北高原生物学研究所）

近红外线检测藏族药物wumai artemisia vermiliat期间总类黄酮含量

天王（中国矿业与技术大学）

基于微波谱分析的煤湿水分含量的智能无损测量系统

Chi Kunping（Jinan University）

可变移动窗口SNV方法用于近红外光谱分析

Ling Mengxuan（天津技术大学）

一种在不均匀分布中降解近红外光谱噪声的新方法

Yang KE（西北A＆F大学）

近红外和介电光谱的比较，用于定量鉴定在牛初乳中的成熟牛奶

张卡（北京技术大学）

基于可见/近红外全传输光谱的Yamide心脏病的在线检测

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