В реальных многофакторных калибровочных приложениях существует множество факторов, влияющих на прогнозную эффективность модели частичных наименьших квадратов (PLS). Шум прибора, как источник спектральных данных, является одним из важных факторов влияния. В предыдущих исследованиях преимущественно использовались различные фильтры или методы сглаживания для снижения влияния шума прибора, однако мало сообщений о том, как шум прибора влияет на процесс построения модели PLS и её предсказательную способность. В статье изложено и доказано, каким образом шум прибора вводится в модель через вычисление первой скрытой переменной, а также на основе теоретического вывода процесса вычисления PLS обсуждается накопительный эффект введения шума на векторы весов и нагрузок PLS, который распространяется на модель с вычислением последующих скрытых переменных, оказывая влияние на модель PLS. Также проведён теоретический разбор ошибок прогноза модели PLS с разделением на ошибки идеальной модели без шума и ошибки, вызванные распространением шума. Результаты показывают, что шум прибора не только снижает прогнозную производительность модели PLS, но и влияет на выбор оптимальной сложности модели.

Ближний инфракрасный спектр;частичные наименьшие квадраты;многофакторная калибровка;шум прибора