PLS, ANN 또는 LOCAL 검량식?
FOSS NIR 솔루션은 여러 가지 수학적 원리를 기반으로 검량식을 보정할 수 있으며, 저마다 고유한 이점이 있습니다. PLS 검량식은 일반적인 선형 회귀에서 하나의 단일 파장을 사용하는 대신 검량식 개발을 위해 파장의 선형 조합을 사용하는 잘 설정된 방법입니다.
PLS는 관심 항목이 스펙트럼과 선형 관계에 있고 항목의 범위가 제한된 시스템에서 샘플 수가 제한되었을 때 선택할 수 있습니다. 일부 천연 시료 유형은 원래 사료와 배합 사료에서 크게 달라 관심 항목과 스펙트럼 항목 간에 매우 높은 선형 관계를 초래합니다. 이런 경우 ANN 검량식을 사용할 수 있으며 ANN의 핵심은 비선형 수학을 기반으로 하기 때문에 좋은 솔루션을 제공합니다.
ANN은 정확성을 잃지 않고 다양한 제품을 선택하는 광범위한 검량식 모델을 제공하는 데 사용할 수 있습니다. ANN 기술을 사용하려면 일반적으로 1000개 이상의 많은 수의 시료가 유기적으로 작용해야 합니다. 이 사실은 ANN 검량식이 매우 견고하고 전송 가능한 이유를 설명하며 결과적으로 시간이 지남에 따라 매우 비용 효과적입니다. 또한 이 요구 사항은 더 작은 데이터세트의 경우 ANN을 사용하지 못하도록 합니다. PLS 및 ANN은 검량식 업데이트가 이루어질 때까지 변경되지 않는 고정된 모델입니다.
이와 반대로 LOCAL 검량식은 동적입니다. LOCAL 검량식을 사용하여 알려지지 않은 시료의 스펙트럼은 대형 데이터베이스의 스펙트럼과 비교되고 예측은 이 시료와 가장 비슷한 스펙트럼을 기반으로 합니다. LOCAL 검량식이 있는 고유한 이점은 업데이트가 간단하다는 것입니다. 새로운 시료는 간단히 데이터베이스에 추가됩니다. 그러나 동적 모델의 경우 데이터베이스가 측정되는 새로운 시료를 나타내는 방법에 모델이 민감해집니다.