用于维护复杂体系光谱校正模型预测能力的方法

摘要

本发明提供了一种用于在光谱仪器或者实验条件发生变化的情况下维护光谱校正模型预测能力的方法，其步骤为：1)首先测得数个标准样本的光谱数据；2)运用原光谱校正模型从标准样本的光谱数据中预测其待测组分的浓度(或其他化学和物理性质)，并计算预测系统偏差；3)在标准样本的光谱数据与校正模型预测结果的系统偏差之间建立一预测结果纠正模型；4)将预测结果纠正模型和原校正模型结合使用，从而解决光谱校正模型在实际应用中其预测结果的准确度随光谱仪器或实验条件的变化而变化的普遍问题。本发明使用简单、适用范围广泛，实现了光谱校正模型在同类仪器之间的共享，以及即使在实验条件发生变化的情况下长期使用的有效性。