本发明公开了一种基于一维卷积神经网络的近红外光谱分析方法，具体包括以下步骤：S1、采集训练集样本的近红外光谱数据，并进行预处理；S2、利用预处理后的训练集数据，基于一维卷积神经网络，建立近红外光谱校正模型；S3、采集测试集样本的近红外光谱数据，并进行预处理；S4、将预处理后的测试集数据代入近红外光谱校正模型，获得预测结果。采用本发明的方法可有效提取近红外光谱中较为陡峭的和较为平缓的吸收峰信息，得到不同分辨率的特征信息，从而能够有效提升利用近红外光谱校正模型的预测精度。本发明在食品药品成分分析、非法化学添加物检测、纺织品成分分析等领域具有良好的应用前景。
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来源：北方有色网
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