深度学习赋能近红外光谱建模：方法、挑战与创新应用.docx

下载文档

0
0
约2.76万字
约 22页
2025-02-28 发布于上海
举报
版权申诉
保障服务

深度学习赋能近红外光谱建模：方法、挑战与创新应用.docx

1、本文档共22页，其中可免费阅读7页，需付费200金币后方可阅读剩余内容。
2、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。
3、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
4、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。

一、引言

1.1研究背景与意义

在现代科学技术与工业生产快速发展的背景下，对物质成分和性质的快速、准确分析需求日益增长。近红外光谱技术作为一种重要的分析手段，凭借其快速、无损、多组分同时分析等显著优势，在农业、食品、制药、化工等众多领域得到了广泛应用。

近红外光谱（NearInfraredSpectrum，NIRS）是介于可见光（Vis）和中红外（MIR）之间的电磁辐射波，波长范围大约在780-2526nm。在这个波段内，物质的光学吸收主要由化学键振动和分子的二次振动引起，能够反映样品的组成成分和物理性质信息，如化学组分、氢键、折光指数等，信息量丰富。美国材料检测协会（ASTM