Вторичные математические модели в калибровке NIR: преимущества, ограничения и применение

Сегодня мы углубимся во вторичные статистические модели, которые применяются в процессе калибровки NIR, а также их преимущества, ограничения и области использования.

Методы калибровки различаются между УФ-видимой (UV-Vis) и NIR-спектроскопией. Для NIR часто требуется коррекция базовой линии из-за искажений, возникающих вследствие слабо разделённых или перекрывающихся пиков либо рассеяния. В этой статье рассмотрим различные статистические модели: MLR, PLS, PCR, ANN, SVR и Дискриминантный анализ.

Множественная линейная регрессия (MLR)

Multiple Linear Regression (MLR) — это мощный метод, применяемый как в UV-Vis, так и в NIR для измерения поглощения или отражения на нескольких длинах волн и установления корреляции между этими величинами и концентрацией аналита.

Преимущества:

• Простой и практичный подход к анализу сложных данных.
• Идентификация связей между несколькими независимыми переменными и одной зависимой.
• Быстрые результаты.
• Оценка соответствия модели данным и влияющих точек.

Недостатки:

• Чувствительность к выбросам (outliers).
• Плохо работает с нелинейными зависимостями.
• Коллинеарность в спектрах (сильно коррелированные участки).
• Может чрезмерно упрощать данные.

Применение:

• Измерение влажности, белка, жира. 
• Анализ белка в мясе (говядина, курятина, свинина).
• Оценка жира в молочных продуктах (молоко, сыр).

Метод частичных наименьших квадратов (PLS)

Partial Least Squares (PLS) позволяет строить модели для сложных компонентов, с которыми MLR не справляется.

Преимущества:

• Справляется с сильно коррелированными данными.
• Учитывает нелинейные связи.
• Менее чувствителен к выбросам.
• Использует меньше факторов, чем MLR.

Недостатки:

• Имеет сходство с PCR, но отличается использованием данных о компонентах.
• В NIR чаще применяют PLS, так как PCR даёт избыточную информацию.

Применение:

• Влажность зерновых (рис, пшеница, кукуруза).
• Анализ белка в мясе.
• Определение жира в молочных продуктах.

Регрессия на главные компоненты (PCR)

Principal Components Regression (PCR) определяет главные компоненты данных и применяет их в калибровке.

Преимущества:

• Справляется с большими наборами переменных.
• Отбрасывает лишние данные, извлекая только полезные.
• Эффективен для больших массивов.

Недостатки:

• Чувствительность к шуму и выбросам.
• Высокая стоимость сбора данных (много образцов).
• Может давать избыточную информацию.

Применение:

• Химия: анализ спектров.
• Биохимия: структура биомолекул.
• Пищевая промышленность: влажность, белок, жир.
• Фармацевтика: анализ активных веществ.

Искусственные нейронные сети (ANN)

Artificial Neural Networks (ANN) — современный метод, который лучше справляется с нелинейными связями, чем PLS и MLR.

Преимущества:

• Высокая точность и распознавание сложных закономерностей.
• Устойчивость к изменениям в образцах.
• Быстрая обработка данных.
• Возможность автоматизации.
• Экономичность.

Недостатки:

• Требует больших объёмов данных.
• Медленная сходимость.
• Чувствительность к шуму.
• Сложность в интерпретации результатов.

Применение:

• Классификация фруктов и овощей.
• Анализ качества оливкового масла.
• Прогнозирование срока годности продуктов.

Метод опорных векторов (SVR)

Support Vector Regression (SVR) — метод машинного обучения для работы с нелинейными задачами и выбросами.

Преимущества:

• Работает с высокоразмерными и сложными данными.
• Устойчив к шуму и выбросам.
• Даёт более точные результаты, чем классические методы.

Недостатки:

• Требует больших данных для обучения.
• Чувствительность к шуму.
• Сложность в интерпретации.
• Высокие вычислительные затраты.

Применение:

• Классификация фруктов и овощей.
• Прогнозирование срока хранения.
• Анализ вина и оливкового масла.

Дискриминантный анализ

Метод качественной классификации спектров по определённым категориям.

Преимущества:

• Эффективная классификация больших данных.
• Может выявлять кластеры спектров.
• Удобен для агро- и пищевой отрасли.

Недостатки:

• Чувствительность к выбросам.
• Зависимость от правильности заданных категорий.

Применение:

• Классификация продуктов питания.
• Выявление фальсификаций.
• Контроль качества в химии и фармацевтике.
• Медицина, экология, криминалистика.

Вывод

Выбор метода калибровки зависит от качества данных и требований анализа.

• PLS, MLR, PCR — простые и быстрые методы.
• ANN и SVR лучше работают с нелинейными связями и выбросами.
• ANN выделяется высокой точностью и гибкостью.

Использование нескольких методов для перекрёстной проверки значительно повышает точность и надёжность результатов в NIR-спектроскопии.