《表3 黄芩中总黄芩苷的PLS模型传递结果》

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《基于稳定一致波长筛选的无标样近红外光谱模型传递方法》

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采用本研究提出的SSCW方法筛选出213个黄芩近红外波长点建立黄芩苷NIR预测模型。由黄芩样本的SDPDS和SDDSI光谱图（图4）可见，SSCW方法挑选出了仪器间SDDSI光谱较低的点，由于4000和10000 cm01附近的光谱波动较大，建立模型时将两端的光谱点删去，最终保留192个光谱点。SSCW所建模型（简称SSCW-PLS）与全光谱模型（Whole wavelength PLS，WW-PLS）传递前后的结果比较见表3。从表3可知，从机自身样品建模预测从机样品的误差和主机样品建模预测主机样品的误差几乎没有区别，黄芩苷全波长NIR模型直接用于预测从机检验集样品时，模型平均相对误差MRE和预测均方根残差RMSEP是模型预测主机检验集样品的MRE、RMSEP的2倍以上，R值也明显降低。而SSCW所建主机模型预测从机检验集样品的MRE、RMSEP及R值与该模型对主机检验集样品的各预测指标相差很小，且MRE、RMSEP均低于PDS校正从机光谱后的全光谱模型转移的结果。说明SSCW方法能克服不同仪器上测量的样品光谱在某些波长的不一致性，提高了模型的稳健性，从而实现不同仪器间NIR模型的共享（传递）。