Для решения проблемы низкой универсальности моделей ближнего инфракрасного спектра, вызванной различиями в условиях измерения и приборах, предложен метод переноса модели на основе вейвлет-преобразования в сочетании с алгоритмом динамического временного выравнивания (Wavelet transform combined with dynamic time warping, WDTW), позволяющий обеспечить совместное использование моделей между разными приборами. Во-первых, спектр предварительно обрабатывается с помощью вейвлет-преобразования, затем с помощью алгоритма динамического временного выравнивания (Dynamic time warping, DTW) находится оптимальное соответствие между длинами волн ближнего инфракрасного спектра и строится регрессионное уравнение. На основе наборов данных ближнего инфракрасного спектра лекарств и бензина построена модель переноса, что подтвердило эффективность метода переноса модели на основе вейвлет-преобразования и динамического временного выравнивания. Стандартные отклонения предсказаний (SEP) для компонентов C7, C8, C9 и C10 в наборе данных спектра бензина составили 0.4144, 0.8011, 1.0904 и 1.2908 соответственно; SEP активности, твердости и веса в наборе данных спектра лекарств составили соответственно 2.5856, 0.4345 и 2.2703, все из которых меньше, чем у традиционных методов. Вышеуказанные экспериментальные результаты показывают, что предложенный метод переноса модели эффективно устраняет различия между спектрами исходного и целевого приборов, повышает стабильность и точность модели и достигает эффекта переноса модели.

Ближний инфракрасный спектр (NIR); перенос модели; вейвлет-преобразование; динамическое временное выравнивание