トウモロコシ中の水分、タンパク質、脂肪及びデンプンの4つの主要成分含有量並びにたばこの総植物性アルカロイドの偏最小二乗近赤外分光法(PLS-NIRs)モデルの伝達を例に、モデル中の潜在変数の数(nLVs)がモデル伝達誤差に与える影響を検討した。研究により、累積寄与率が99.9%以上となる基準に基づき、トウモロコシ及びたばこサンプルのPLS-NIRsモデルのnLVsはそれぞれ1と13に決定され、nLVs=1のときに構築されたトウモロコシモデルは、2台の副機サンプルの4成分の予測値と主機予測値の再現性指標が国標の要件を満たしたことが確認された。また、nLVs=13のときに構築されたたばこの総植物性アルカロイドモデルは分割直接標定(PDS)後、4台の副機サンプルの平均相対予測誤差(MRE)を6%未満に抑えることができた。ホールドワン交差検証や四分割交差検証によって決定されたトウモロコシ及びたばこのPLS-NIRsモデルのnLVsはそれぞれ5〜10、16及び19であり、これらのnLVsに基づき構築されたトウモロコシPLS-NIRsモデルは副機サンプルの予測誤差が著しく増大し、許容誤差範囲を超えた。PDS補正を行っても、副機サンプルの予測値と主機サンプルの予測値の再現性指標は大部分において国標の要件を満たさなかった。nLVs>13の場合、構築されたたばこの総植物性アルカロイドPLS-NIRsモデルの伝達誤差はnLVsの増加に伴い増大し、PDS補正後でもすべての副機サンプルに対するモデルのMREが6%未満となる保証はなかった。累積寄与率が99.9%以上又は99.9%に近いことを基準にnLVsを選択することにより、過学習を効果的に回避し、NIRsモデルの伝達性能を向上させることができる。

近赤外分光モデル伝達;偏最小二乗;潜在変数数;トウモロコシ;たばこ