近红外光谱分析作为一种高效节能的绿色分析技术，可应用于饲料T业中从原料到成品各个环节的品质分析和监控，特别是将该技术与物联网技术相结合，构建近红外光谱分析物联网平台，实现集团资源共享，统一监测集团内饲料品质，并可根据实际情况对分析模型统一管理，提供其检测精度，将大大推动近红外光谱分析技术在饲料检测中的应用。

       应用近红外漫反射光谱技术结合误差反向传递人工神经网络（BP-ANN）算法，建立豆粕品质（包括水分、粗蛋白、残油）的定量分析模型。将豆粕漫反射吸收光谱数据进行SNV、DT、SG求导、SG平滑和均值中心化处理，然后采用偏最小二乘方法（PLS）降维获取主成分，并优化选择合适的隐含层节点数、隐含层和输出层转化函数，建立校正模型，并用验证样品对校正模型进行验证。结果显示，BP-ANN法建立的

     为了能够快速实时地识别温室中的黄瓜,研究了黄瓜和其茎叶的近红外反射光谱特性。利用近红外光谱仪在室内共采集138个样本(黄瓜46个,茎46个,叶46个)的反射光谱,进行Savitzky-Golay平滑后,抽取光谱中的108个样本作为校正集,采用偏差权重法选择信息量较大的光谱波段690~950nm进行研究。在主成分分析(PCA)的基础上,结合马氏距离建立识别模型,剔除了7个异常样本。用剩余的101个样本进行偏

       为探讨快速无损检测班菲尔脐橙可溶性固形物（ＴＳＳ）含量的方法，利用多元散射校正对脐橙１０００～２５００ｎｍ近红外光谱进行了预处理，并用偏最小二乘法（ＰＬＳ）、区间偏最小二乘法（ｉＰＬＳ）和联合区间偏最小二乘法（ｓｉＰＬＳ）分别建立预测模型。结果表明，采用ｓｉＰＬＳ将光谱划分为１７个子区间，利用其中的第４（１２６７～１３５５ｎｍ）、５（１３５６～１４４３ｎｍ）、９（１７０８～１７９５

       基于Bayesian相似性评估方法结合偏最小二乘局部回归,对苹果近红外数据库进行数据挖掘。通过相似性计算方法搜索出与预测样品相近的近红外光谱,形成校正子集后采用局部回归方法获得待测样品的相关信息。该方法所建立局部模型的平均检验标准偏差(SEV)约为0
57,分析30个预测样品的预测标准偏差(SEP)约为0
61;基于马氏距离的传统方法建立的偏最小二乘局部模型的平均SEV为0
59,

      采用便携式近红外光谱分析仪, 对苹果样品进行扫描获得光谱数据,运用偏最小二乘法结合基于粒子群算法的波长选择方法对苹果试验数据进行多元统计分析, 建立数学模型, 利用该模型对苹果酸度进行了预测

        基于近红外漫透射分析技术,研制了一种水果内部品质在线近红外分析仪。详细描述了分析仪的三个组成部分,即光源探头、样品台、在线仪表单元,并说明了各部件的功能、特点、设计依据以及工作流程。以鸭梨黑心病为例,将该分析仪用于水果内部品质分析,检测速度达每秒钟3个,判别准确率为96%。实验结果表明,该分析仪测量快速准确,可靠性高,可用于水果内部品质的在线分析。  

       采用国产近红外在线分析仪,结合漫反射光谱分析技术,对广西某糖厂的白砂糖质量进行了在线应用研究。讨论了影响建模的因素,并提出一些解决问题的方案。采用SupNIR24000型长波近红外在线分析仪,直接对产品传送带上的白砂糖进行扫描获得光谱数据,运用偏最小二乘法对实验数据进行多元统计分析建立数学模型,并进行了预测。样品色值的预测值和实测值间的相关系数为01885,标准校正偏差为41300

       针对过程分析应用领域,研制了一种在线近红外光谱分析仪。详细描述了该仪器系统的主要组成结构,展现各模块功能特点。对该仪器进行性能测试,结果显示该分析仪性能稳定,超过了USP1119(美国国家药典)规定的指标要求。实验室中的汽油样本建模实验和现场的重烷基苯与白糖应用结果表明,该仪器具有响应速度快、建模能力强、预测精度高、可同时预测多种组分、使用维护方便、维护成本低和可靠性高等优点,能够

        危险品制造行业生产过程涉及大量产品成分含量的分析工作，其分析的时效性、准确性对产品安全生产、质量控制、工艺优化、节能减排等具有重要意义。本文提出将在线近红外光谱分析技术应用于危险品制造过程中的监控，以某企业黑索金产品生产为例，利用近 红外光谱分析技术快速分析其生产过程中硝化液、结晶液中硝酸含量，预测绝对偏差平均值小于0.3%，满足企业检测再现性要求，可实现生产过程的在线