近紅外光譜分析技術（Near Infrared）即NIR，是近年來分析化學領域迅猛發展的高新分析技術。NIR因具有分析速度快、無破壞性、不汙染環境等優點，已經成為工農業生產過程質量監控領域中不可或缺的分析手段之一。
近紅外光譜分析技術離不開化學計量學，而對於一般的使用者，化學計量學往往是一個難點，實踐中也經常有不當使用化學計量學算法的例子。為幫助近紅外光譜從業人員快速提升，深入理解近紅外本質，合理應用近紅外技術，儀課通特邀近紅外光譜分會副理事長、華東理工大學教授杜一平老師從分析化學角度、化學計量學角度以及應用角度深度解析NIR，幫助從業人員從近紅外數據、近紅外模型、近紅外建模步驟等各方面對近紅外有一個更深刻的理解，同時對近紅外光譜分析的整個過程有一個更全面的理解。講師介紹杜一平：華東理工大學化學與分子工程學院教授，上海市「功能性材料化學」重點實驗室副主任，近紅外光譜分會副理事長。
2010年成功組織承辦了第三屆全國近紅外光譜學術會議和第二屆亞洲近紅外光譜學術會議。
近年來主要從事近紅外光譜分析儀器、化學計量學算法和應用方面的研究與開發工作。涉足的領域包括：工業在線監測、工業產品快速檢測、農產品及中草藥品質快速鑑別等。
課程大綱
這門課，你將獲得什麼？
了解近紅外光譜分析技術的原理、儀器、分析方法，以及作為吸收光譜的共性特點和NIR特有的性質，對近紅外光譜有一個全面和正確的認識。熟知NIR應用中的常見問題與解決方案。
本節重點介紹光譜數據和分析模型，從數據的基本框架、數據的空間分布，以及光譜與指標參數之間的相關關係等方面進行比較詳細的講解，幫助學員深入理解近紅外數據和模型，掌握通過化學計量學方法解決近紅外分析問題的基本思路和策略。
本節詳細介紹了建模通常採用的化學計量學的多元校正方法，包括多元線性回歸、主成分分析、主成分回歸和偏最小二乘法；並介紹了常見的數據處理方法和波長選擇方法，包括中心化、平滑、求導、多元散射校正、小波變換等，以及相關係數法、移動窗口偏最小二乘法、間隔偏最小二乘法、蒙特卡羅無信息變量消除法等波長選擇方法；最後介紹了近紅外光譜分析技術建模的基本方法和策略，並分析建模中容易出錯和不易理解之處。
本節詳細分析實際建模中的常見問題，比如樣本數選多少和如何體現樣本的代表性、數據集合如何劃分、模型維度如何選擇、怎樣進行模型的優化與評價等，並給出問題的解決策略。此外，講師根據十餘年近紅外光譜分析工作的實踐，提出一種綜合建模方法，即採樣誤差分布分析（SEPA）。同時介紹了該方法的設計思路和算法的具體步驟，用一個實際的近紅外光譜分析數據，利用SEPA進行異常點去除、光譜處理和波長選擇、模型建立、模型評價等工作，展現了建模的完整過程。
介紹近紅外光譜分析的特點，近紅外光譜在定性分析、定量分析、在線分析中的應用，目前近紅外的典型應用和一些特殊的應用，以及近紅外光譜應用展望等。
適合人群
本課程適合於農產品、食品、醫藥、石化、菸草等領域從事近紅外光譜分析的技術人員和管理人員，學習中涉及近紅外光譜分析的高校學生，以及近紅外光譜儀器生產/代理商的技術人員和銷售人員等。
如果你對近紅外分析技術感興趣，有意從事相關分析工作，本課程是你入行的剛需「利器」。
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學習資料
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