近赤外分光は定量分析において異常サンプルの影響を受けやすい。スペクトルは水素基を含む吸収ピークの重ね合わせで形成され、従来の方法はスペクトル全体を一括解析し、全体的な特徴のみに依存するため、特定のピークにおける微細な異常特徴の識別が困難であり、固定された閾値は適応性に欠ける。そこで本稿は混合ガウス分解に基づく異常サンプル識別戦略を提案する。主要な吸収ピーク内に混合ガウスモデルを構築し、複数のガウス成分で重なったピークを解析し、各成分の振幅に基づき四分位範囲基準に基づく正常範囲を構築し、その範囲を超えたサンプルを異常サンプルと判定する。提案手法をクエン酸発酵原料区間の混合液の総糖濃度予測に適用した結果、人工的に構築されたもの及び実スペクトル中の異常サンプルを効果的に識別できることが示された。元のスペクトルと比較して、異常サンプル除去後に構築したPLSモデルのRMSEは34.69％低減し、R2は26.28％向上した。本手法は吸収ピークの構成構造を解析することで局所的な異常特徴の適応的検出を実現し、近赤外分光の品質向上に対して構造が明確で解釈性の高いアプローチを提供する。

近赤外分光;異常サンプル識別;混合ガウスモデル;重ね合わせピーク分解;クエン酸発酵