Resumen

En la última década, la espectroscopia del infrarrojo cercano, junto con el uso de modelos quimiométricos, se ha empleado ampliamente como herramienta analítica en varias industrias. Sin embargo, la mayoría de los procesos químicos o analitos son multivariantes y no lineales por naturaleza. Para resolver este problema, en este trabajo se presenta un método de regresión de errores locales para construir un modelo de calibración preciso, en el que se selecciona un subconjunto de calibración mediante un nuevo criterio de similitud que toma la información completa de espectros, propiedades químicas y errores predichos. Tras la selección del subconjunto de calibración, se aplica la regresión de mínimos cuadrados parciales para construir el modelo de calibración. El rendimiento del método propuesto se demuestra mediante un conjunto de datos de espectroscopia de infrarrojo cercano de comprimidos farmacéuticos. En comparación con otras estrategias locales con diferentes criterios de similitud, se ha demostrado que la regresión de errores locales propuesta puede dar lugar a una mejora significativa tanto en términos de capacidad de predicción como de velocidad de cálculo.

• Materias:Reacciones químicas Análisis cromatográfico Química farmacéutica Análisis químico Análisis espectroquímico
• Subjects:Chemical reactions Chromatographic analysis Chemistry pharmaceutical Chemical test Spectrochemical analysis
• Palabras claves:subconjunto de calibración, método de regresión de errores locales, regresión por mínimos cuadrados parciales, modelo de calibración preciso, diferentes criterios de similitud, conjunto de datos de espectroscopia infrarroja, regresión de errores locales, mayoría de los procesos químicos, nuevo criterio de similitud, otras estrategias locales
• Keywords:calibration subset, local errors regression method, partial least squares regression, accurate calibration model, different similarity criterions, infrared spectroscopy dataset, local errors regression, most chemical processes, new similarity criterion, other local strategies