题目：光谱分析多元定量校正研究

        多元定量校正是光谱分析技术成功应用的关键技术之一。本论文从提高定量校正模型的可解释性、预测精度、稳健性三个方面入手，研究了光谱分析多元定量校正的方法，具体包括提高解释性的建模方法、线性校正方法、非线性校正方法、稳健多元回归方法以及无标模型传递方法。论文的主要研究内容为：

1、建立了一种提高解释性的建模方法——多模块偏最小二乘方法。通过在各波长变量子模块中使用不同的因子数控制高级权重，进而有效地调节各波长变量子模块对模型的贡献，提高模型的可解释性。实验结果表明，该方法能对模型提供清晰的解释，且在处理光谱质量略差、变量数更多、组分更复杂的数据时能提高模型的预测精度，对于包含大量变量数的复杂生物样品光谱建模具有实际应用意义。

2、提出了一种线性校正方法——基于净信号的P样条信号回归方法用以消除光谱变量间多重共线性。通过使用目标成分净信号的投影矩阵构造基系数向量，从而构造更加相关、有用的基系数以便实现目标成分的量化，此外，采用交互验证来选择主成分数，可有效地防止欠拟合和过拟合。实验结果表明，本研究提出的方法可解决光谱变量间多重共线性的问题，提高模型的预测精度，对于复杂光谱模型具有较强的适应性。

3、提出了一种非线性校正方法——改进的单指标信号回归方法用以建立高精度非线性模型。采用P样条信号回归交互验证所得的最优罚调节参数来决定模型的初始罚调节参数，能选择准确的初始罚调节参数，提高校正模型的预测精度，并且采用交互验证来决定模型的迭代次数，能避免建模时迭代难以收敛的弊端，同时提高校正模型的预测精度。实验结果表明，应用本研究提出的方法可获得平滑的回归系数向量，建立高精度非线性模型，明确地给出光谱变量与浓度或性质之间的非线性特征，对存在不确定因素较多的复杂光谱模型具有实用价值。

4、提出了一种稳健多元回归方法——改进的稳健连续回归方法。采用感兴趣成分净信号的投影矩阵来创建投影寻踪方向，从而找到更加准确的投影方向，提高定量校正模型的预测精度，同时避免所建模型的费时性和不稳定性，此外，使用修剪的交互验证均方根误差来决定修剪的方差和协方差，从而消除或减轻异常样本的影响，提高模型预测正常样本的精度，建立稳健的校正模型。结果表明，本研究提出的方法，对异常样本不敏感，无需识别并剔除异常样本，可提高模型的稳健性，对于存在不确定因素较多的复杂光谱模型同样具有适用性。

5、提出了一种无标模型传递方法——稳定竞争自适应重加权采样方法。利用稳定度指数和传递后的预测均方根误差，选择重要的、受测样参数影响不敏感的波长变量，能消除或减少不同仪器或测量条件对样本信息反应差异，提高模型传递精度，同时降低光谱矩阵的维数，使得模型传递更稳定。实验结果表明，本研究提出的方法，无需任何标准样品，无需计算主从仪器之间的模型传递函数，能消除仪器间的大部分差异，较好地实现模型传递效果，对于提高模型稳健性具有重要价值，而且能有效地对光谱数据进行压缩，简化并优化传递过程。