Для повышения точности портативного прибора ближнего инфракрасного спектроскопа в определении содержания никотина в табачных листьях в статье предложен оптимизированный количественный метод. Сначала с использованием портативного ближнего инфракрасного спектроскопа собираются спектральные данные табачных листьев и проводится первичная производная обработка; затем с помощью метода максимального информационного поиска непараметрической проверки извлекаются нелинейные коэффициенты длины волны, а линейные коэффициенты регрессии извлекаются с помощью линейной регрессии; далее с учетом порогового значения корреляционного коэффициента спектральные сочетания разделяются на линейные и нелинейные диапазоны с использованием многослойного перцептрона, для каждого из которых строятся модели прогноза. В конце прогнозные результаты каждого диапазона комбинируются с разными весовыми коэффициентами и сравниваются с результатами традиционного моделирования на основе полного спектра методом частичных наименьших квадратов. Результаты показали, что коэффициент корреляции модели на основе комбинированных диапазонов повысился на 6,57%, средняя абсолютная ошибка снизилась на 26,05%, а средняя относительная ошибка снизилась на 28,11%. Этот метод значительно улучшил точность прогноза модели и соответствует требованиям быстрого, точного и неразрушающего определения содержания никотина в табачных листьях с помощью портативного ближнего инфракрасного спектроскопа.

портативный ближний инфракрасный спектроскоп; содержание никотина; непараметрическая проверка; линейная регрессия; многослойный перцептрон