Ближний инфракрасный спектроскопия — это экологически чистая и быстрая аналитическая техника, которая широко применяется в научных исследованиях, промышленном производстве и повседневном контроле. Применение алгоритмов математической химии сыграло важную роль в развитии технологии ближнего инфракрасного спектроскопии. Методы математической химии находят корреляции между измеряемыми переменными, строят математические модели, количественно определяют различия между образцами и выявляют внутренние закономерности изменений, что обеспечивает более разумные и точные прогнозы для неизвестных данных. Это также важный этап и основное содержание стратегии «больших данных». В статье рассматривается проблема слабых сигналов поглощения ближнего инфракрасного спектра, сильного перекрытия спектральных пиков, а также того, что спектральные измерения подвержены влиянию фона, шума, информативно-неполезных переменных и внешних факторов среды, что приводит к ухудшению качества качественно-количественных моделей, построенных с помощью методов математической химии. Обзор включает новые методы математической химии, предложенные в последние годы в области ближнего инфракрасного спектроскопии, включая предварительную обработку спектров, выбор переменных, мультивариантную калибровку и перенос моделей, с различных точек зрения раскрывающие роль этих методов в устранении помех в моделях ближнего инфракрасного спектра, повышении надежности моделей, точности прогнозов и применимости.

ближний инфракрасный спектр;математическая химия;предварительная обработка спектров;выбор переменных;мультивариантная калибровка;перенос моделей