لمعالجة مشكلة ضعف عمومية النماذج في تقنية تحليل الطيف القريب من الأشعة تحت الحمراء، تم اقتراح طريقة جديدة لنقل النموذج - الانحدار الزاوي الأدنى مجتمعة مع طريقة المعايرة الخطية المباشرة أحادية المتغير (Least angle regression combined simple linear regression direct standardization, LAR-SLRDS). تبدأ هذه الطريقة بمعالجة بيانات الأطياف العينية باستخدام تحويل المويجات، ثم استخدام LAR لاختيار النقاط الطولية المميزة لخصائص الطيف عبر كامل طيف العينة، وأخيرًا استخدام SLRDS لمعايرة المتغيرات المختارة. تم التحقق من أداء LAR-SLRDS باستخدام بيانات الطيف القريب من الأشعة تحت الحمراء لعينات البنزين والأدوية، حيث كانت فروق الأطياف لمكونات البنزين C7 وC8 وC9 وC10 هي 0.0028، 0.0027، 0.0026 و0.0027 على التوالي، والانحراف المعياري للتنبؤ 0.4106، 0.8492، 1.0349 و1.2158؛ بينما كانت فروق الأطياف لمكونات النشاط، الصلابة والوزن في بيانات الأدوية 0.0300، 0.0318 و0.0336 على التوالي، والانحراف المعياري للتنبؤ 1.9338، 0.4402 و2.1309. أظهرت النتائج أن خوارزمية LAR-SLRDS لا تزيل فقط الفروق بين الأطياف من أجهزة المراقبة الرئيسية والثانوية لتحقيق نقل النموذج، بل يمكنها أيضًا تحسين دقة واستقرار نموذج PLS الكمي، ولديها إمكانات تطبيق واسعة.

تقنية الطيف القريب من الأشعة تحت الحمراء; نقل النموذج; الانحدار الزاوي الأدنى; طريقة المعايرة الخطية المباشرة أحادية المتغير