A.M.C.戴维斯
诺里奇近红外咨询公司10白杨,Cringleford,诺维奇NR4 6 ua,英国。电子邮件:(电子邮件保护)
介绍
是的,这真的是最后一个TD列由我(但是其他TD(安东尼n)将继续)!
我想讲述的故事道明列的诞生,而是我要专注于另一个故事始于几年前列和仍未完成。我模模糊糊地介绍它在最后一列:1从近红外光谱定量分析数据使用卡纳克的过程。很久以前,这个故事真正开始一个长;约3500年。此时我的新石器时代/凯尔特的祖先帮助构建相信(一些)是一个巨大的月球天文台在现在的卡纳克,法国布列塔尼。它已经证明了石结构可以用来跟踪和预测月球的运动。面积的显著特征之一是“联盟”在卡纳克,12排的大石块,延长了五公里。这些可能是用来推断观测月球的时期当不利的天气阻止直接观察。我学会了卡纳克的《新科学家》文章在1972年2前不久在那个地区度假,看到他们真实的;我从未忘记的经历。
卡纳克
我在1980年开始在近红外光谱在食品研究所(I半岛综合体育官方APP下载德甲FR)在诺维奇,英国。的一个数据集,我被要求做一个校准证明非常困难。当一个分析物的绘制,样品的情节包含集群相当大差距没有样品。英国阿伯丁在1983年我参加了一个会议,并在8小时的火车回诺维奇我有时间去思考如果我学到了什么,帮助解决问题。我不知道为什么,但是我突然看到数据集群的石头卡纳克对齐和认为,如果我能将一个未知样本分配给正确的集群(或石头),那么我将能够分配的分析值与石(或集群)未知的样本。所以校准模型,而不是试图形式选择问题是搜索的数据库分析样品找到非常相似的样本,这样他们可以分配给未知样品分析物值。我们已经开始在写程序所需的计算在我意识到之前有一个严重的问题。光谱是由主要成分(或更准确地指定为主要吸收器),所以它只能将为这一个分析物提供有用的结果。然而,建议保存了更多的想法,我们需要强调目标分析物的吸收。我们会因此需要重建数据库通过每个谱乘以修正向量将为每个分析物不同。 The first method for determining this modification vector was the weights obtained from a traditional multiple linear regression (MLR) regression which has been used in most of the reported work, but other sources (principal component analysis and pure spectra of the analyte) have also worked.
在最初发展时期(1983 - 1987)电脑是缓慢而非常有限,所以一个额外的问题是光谱数据库(700年光谱变量)是太大,可用的电脑。然而,我遇到的教授弗雷德·麦克卢尔(曾在北卡罗来纳州州立大学,美国在1982年第一次国际漫反射率会议和我们的合作应用他的想法通过傅里叶变换光谱数据压缩(英尺)。这对我们来说不是问题,我们使用了前50 a和b系数从700英尺来代替(或更多)波长变量。弗雷德共享他的FORTRAN程序套件为近红外光谱分析和卡纳克的第一个版本是一个修改版本的这些项目之一。弗雷德也有一个数据库的绿原酸和咖啡因的咖啡光谱分析值,我选择开始与咖啡因的咖啡,因为这是次要成分(1 - 4%)。虽然在罗利弗雷德的实验室工作,数控,美国,1985年我们取得了第一个成功的4上运行的程序th7月。有许多烟花在当天晚些时候(新闻出来吗?)!
这最初的成功后,我们在更多的数据库,我谈到卡纳克在1986年Chambersburg会议上,我们提出了一个海报在英国《金融时报》在维也纳会议上成为第一个出版。31987年,我被IFR裁掉,加入牛津分析仪器,几乎没有时间在学术研究,1989年7月我成为一个独立的顾问甚至更少的时间进行研究。几乎结束的卡纳克的发展。
卡纳克得救了弗雷德·麦克卢尔于1997年当他告诉我约翰申克已经开发出一种新方法(本地),听起来有点像卡纳克和催促我有另一个尝试开发它。此时我们的原创项目已经过时的“Windows”收购小型计算机系统,所以汤姆·费恩看来同意和我合作写一套新的项目以MATLAB™和包括小波是一种另类的压缩技术。然而,它确实需要一些时间把这开始,直到2002年,我们有一个工作程序套件CARNAC-D(“两个”)的D和2006年4之前发表的描述大致的想法。近年来进展非常缓慢(我们有各种各样的问题),但我们做了一些非常令人鼓舞的工作与安娜Garrido-Varo和她的团队在科尔多瓦,西班牙,当他们比较几种方法的性能在一些非常大的数据库的饲料原料。卡纳克产生最好的结果。5我要做出额外的努力来发布我们的承诺下一个纸给三个数据库的结果在不久的将来!
它是如何工作的呢?
虽然卡纳克操作没有监督,它是方便的在两个阶段来考虑它,显示在图2和图3。
在第一阶段的光谱数据库压缩,SMLR运行和修改向量从SMLR中选择。这个向量用于修改数据库中所有的光谱。未知样品的光谱压缩然后乘以修正向量。修改后的频谱比较每个修改光谱数据库和相似性指数计算。因此,这个阶段的输出一个相似度值和数组y(分析物值)。在第二阶段输出数组中每个光谱分析发现的成员非常类似于未知样本的光谱。的加权平均值y然后计算这些样本的值作为预测y值未知的样本。有八个关键参数,可以改变优化结果。这可以实现(有经验!)很快因为程序只需要不到5 s处理100 500光谱的未知数与数据库。程序有时会找不到任何非常相似的样本并不能给结果。一些批评人士不喜欢这个,但我认为这是一个力量的方法,它的工作原理是这样的,不提供不可靠的结果。
为什么它的工作原理
图4表明,火车灵感确实有效。
相似的情节对分析物浓度甚至比我画在我的火车票。黑点是样品测试样本相似度较低;大多数人排除最低水平线的相似性而其余黑点被排除在外,因为他们的相似性是大大低于所选样本(红色)。一个红点已经被排除在外,因为它分析物的距离其他选择的结果。固体蓝线是测试样本的预测分析物的浓度(39.5)在冲绿线的实际结果分析(40.6)。
卡纳克的未来吗?
我希望如此!花了很长时间的发展,但这部分是不可避免的,因为方法需要扫描近红外光谱仪,大型数据库的扫描和化学分析样品和大而快速的电脑质量控制实验室。这些通常是1983年,但现在他们都可用。另一个主要困难是找到时间非投资的发展在我们忙碌的时间表!现在的技术要求就地我们决心找到时间来完成这个项目。
化学计量学的前景是什么?
我开始写这些列半岛综合体育官方APP下载德甲光谱学的世界6(1989 - 1992),然后在半岛综合体育官方APP下载德甲光谱学欧洲bdapp官方下载安卓版(1992 - 2014)是一个非常好的时期写化学计量学。我非常兴奋的化学计量学在1989年,它仍然是令人兴奋的但发展的速度已经慢了下来,成为技术上更有挑战性的(我25岁,已经失去了许多神经元!)。有新的最优化工具,我们知道我们所需要的。我认为处理高光谱数据的改善是一个明显的一个,但更令人兴奋的(没有构思或开发)目前没有任何应用程序期待读到他们到达时!
确认
在我完成之前我要感谢一些人没有他们这一列可能没有开始;它绝对不会持续这么长时间。第一是伊恩·迈克尔因为他邀请我去做,一直非常支持和帮助。谢谢伊恩,好玩!Next(第二),仅是汤姆费恩看来。没有汤姆解释事情直到我“他们”,写大量的MATLAB™代码,轻轻地告诉我当我在写废话,让我借他的人物和思想从“最优化空间”(近红外光谱的新闻)等等。…谢谢你汤姆。
我们都需要感谢Svante荒原创造了这个词,化学计量学。他发明了它的“民间法”是为资金应用程序;我和他曾经有过一个非常愉快的晚餐,问他“这是真的吗?”“是的”,但“是成功的吗?”,“是”。我很为他高兴。
最后,我要感谢贡献者,读者和朋友鼓励我。我想引用道格拉斯·亚当斯”这么久,感谢所有的鱼”7但是我没有打算离开地球!
最好的祝愿
引用
- A.M.C.戴维斯,“最后弗隆(5)。分类和标识测试”,Spectrosc。bdapp官方下载安卓版欧洲26 (4),24 (2014)。http://bit.ly/1°OAnef
- 美国在研究《新科学家》4月13日,60 (1972)。
- A.M.C.戴维斯H.V.腿臀毛,j·富兰克林,克里戒指,a·格兰特和W.F.麦克卢尔”Fourier-transformed的应用近红外光谱定量分析,相似性指数的比较(卡纳克)”,Mikrochim。学报(维恩)我,61 - 64 (1988)。doi:http://dx.doi.org/10.1007/BF01205839
- A.M.C.戴维斯和t•费恩”通过近红外光谱定量分析数据库:对比分析使用重组近红外和组成data-Deux (CARNAC-D)”,j .近红外Spectrosc。14 (6),403 (2006)。doi:http://dx.doi.org/10.1255/jnirs.712
- d . Perez-Marin a . Garrido-Varo J.E.格雷罗州,t·费恩看来,A.M.C.戴维斯。”先进的非线性方法预测复合饲料的原料成分近红外反射光谱半岛综合体育官方APP下载德甲”,达成。Spectrosc。62 (5),536 (2008)。doi:http://dx.doi.org/10.1366/000370208784344389
- t·戴维斯“字符串和条纹”,Spectrosc。世界1 (1)30 (1989)。
- d·亚当斯这么长时间,谢谢你所有的鱼。潘书有限公司(1984)。
