《表1 LAR-SLRDS算法传递前后仪器间的光谱差异 (ARMS)》

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《基于最小角回归结合一元线性直接校正法的近红外光谱模型传递方法》

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LAR-SLRDS算法校正前后两个数据集的光谱平均差异（ARMS）和光谱校正率（Pr）的计算值如表1所示。以药品中重量性质为例进行相关说明，从表1中可以看出，从仪器的标样集大小设为4，光谱传递前主、从仪器上测得的近红外光谱的光谱差异为0.109 1，经LAR-SLRDS算法传递后主、从仪器上测得的近红外光谱的差异仅为0.031 8，校正率达到91.59%。与图3B的结果一致。由此可以得出，LAR-SLRDS算法能够消除主、从仪器上光谱之间的差异性，很好地实现模型传递。