近红外光谱技术是一种基于物质在近红外区域内对光的吸收特性来进行分析的光谱技术，该技术结合了光谱测量技术与化学计量学方法，近年来在食品成分分析及质量控制方面得到了广泛的研究和应用。由于近红外光谱技术具有非破坏性、快速、不使用化学试剂、无环境污染等特点，它在食品安全检测和质量控制中扮演了重要角色。 一、近红外光谱技术的原理与特点 近红外光谱是指物质在波长780nm到2526nm范围内的吸收光谱。该区域的电磁波是人们最早认识的非可见光区域，具有波粒二重性。近红外光谱的产生主要与物质分子振动的非谐振性有关，它主要测量的是含氢官能团（如C-H、N-H、S-H和O-H等）伸缩振动产生的基频振动的倍频和合频吸收。 近红外光谱技术的特点主要包括以下几点： 1. 许多物质在近红外区域的吸收系数较小，使得分析过程较为简单。 2. 光散射效应及穿透深度较大，允许使用漫反射技术直接对样品进行测定。 3. 近红外光可以在玻璃或石英介质中穿透。 4. 分析过程的投资和操作成本较低。 5. 可以用于样品的定性分析和定量测定。 6. 分析过程不会破坏样品，不需要使用化学试剂，不会造成环境污染。 7. 测定速度快，作为快速检测手段具有其他方法无法比拟的优势。 二、近红外光谱技术的应用进展 近红外光谱技术最初用于农产品分析，但随着技术的发展，它已经被广泛应用于食品、化工、医药和轻工等多个领域的成分分析检测。目前，该技术已经发展成为一种量测信号数字化、分析过程绿色化的新检测方法。 在食品工业中，近红外光谱技术主要用于食品成分的定性分析和定量测定，例如水分、蛋白质、脂肪、糖分、酸度等食品主要成分的测定。此外，该技术还被用于食品添加剂、农药残留等有害物质的检测，以确保食品的安全和质量。 三、近红外光谱技术的挑战与展望 尽管近红外光谱技术具有许多优势，但在实际应用中也面临一些挑战。例如，由于近红外区的光谱信号复杂，存在多个振动谱带重叠的现象，因此精确解析谱带的归属较为困难。此外，影响近红外谱带位置的因素较多，如氢键作用、溶液稀释、温度变化等，都可能造成谱带位置的偏移。近红外光谱技术作为一种间接测量技术，其测定的准确性依赖于标准方法提供的数据质量以及化学计量学建立的数学模型的合理性。因此，建立更加精确的标准方法和数学模型是提高近红外光谱技术测定准确度的关键。 随着科学技术的进步，近红外光谱技术在食品成分及质量控制方面的研究和应用前景广阔。未来的研究方向可能会集中在提高光谱数据的处理和分析算法的精确度、开发更为高效和精确的校正样品集、探索新的光谱预处理方法以及进一步降低成本和操作难度等方面。这些努力将使近红外光谱技术在食品检测和质量控制领域发挥更大的作用，为保障食品安全和提高食品质量做出贡献。

建立了多模型共识偏最小二乘（cPLS）建模方法，并应用于烟草样品近红外（NIR）光谱与常规成分氯含量之间的建模研究，探讨了建模参数对预测结果的影响。结果表明，cPLS方法与传统的偏最小二乘算法（PLS）相比，所建模型更稳定可靠，预测结果也可得到了明显改善。

使用机器学习模型实现近红外光谱数据建模

近红外光谱在油脂可皂化物含量测定中的应用，安丽艳，曾鸣，生物柴油是以动植物油脂为原料制备的，为实现生物柴油原料中可皂化物含量的快速检测，以大豆油为对象，研究探讨了近红外光谱技术

为了实现沙棘汁品牌的快速无损鉴别,提出了采用可见近红外光谱分析技术(NIR)鉴别沙棘汁品牌的方法。采用FieldSpec3光谱仪对三种沙棘汁进行光谱分析,各获取40个样本数据。采用平均平滑法和多元散射校正(MSC)方法对样本数据进行预处理,再用主成分法(PCA)对光谱数据进行聚类分析并获得各主成分数据。将120个沙棘汁样本随机分成90个建模样本和30个预测样本,把基于累计可信度选择的建模样本的8个主成分(PCs)数据作为BP网络的输入变量,沙棘汁品牌作为输出变量,建立三层反向传播(BP)神经网络鉴别模型,并对30个预测样本进行预测。结果表明,在阈值设定为±0.1的情况下,该模型对预测集样本品牌鉴别准确率达到了100%。所以应用近红外光谱技术结合主成分分析和BP神经网络算法识别沙棘汁品牌是一种有效的方法。

近红外(NIR)光谱分级技术正越来越广泛地应用于水果的产后加工和质量评判中。介绍了水果内部品质光学特性检测原理; 分析了规则反射、透射和漫反射3种光特性测量方法在水果内部品质不同需求检测中的适用性; 化学计量学方法是近红外光谱分析技术的一个重要部分,对一些新的预处理方法和回归算法作了介绍; 探讨了水果状态对光谱影响及修正方法,如温度补偿、大小修正等; 并阐述了水果的糖度、酸度、硬度等定量检测和褐变、黑心、水心、损伤等定性判别的国内外最新研究进展; 分析了近红外技术在水果品质检测和控制方面的应用前景。

内有完整准确的matlab程序文件2个，一个mat演示数据文件。2个matlab的程序文件分别是原作者程序和我本人修改后使用的程序，均能直接调用函数使用。

针对近年来市场上不同品种不同级别的鸡肉混杂、以次充好现象,提出一种可以快速、准确判别土鸡和肉鸡的新方法. 采用近红外光谱技术和聚类分析技术建立鸡肉分类判别模型,并讨论了不同预处理方法对模型预测结果的影响. 结果显示:近红外光谱技术结合聚类分析技术能够对鸡肉建立一种快速的分类判别模型,该预测判别模型能够快速准确地对土鸡和肉鸡进行判别,其中数据经过二阶导数+矢量归一化后的模型预测判别率达100%.

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