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基于深度学习的近红外光谱定量分析模型研究
一、引言
近红外光谱（NIRS）技术是一种重要的分析手段，广泛应用于化学、生物、医药、食品等多个领域。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的近红外光谱定量分析模型逐渐成为研究热点。本文旨在探讨基于深度学习的近红外光谱定量分析模型的研究，为相关领域的研究和应用提供参考。
二、近红外光谱技术概述
近红外光谱技术是一种基于光谱学的分析方法，利用近红外区域的电磁波对物质进行检测和分析。该技术具有非破坏性、快速、无损等优点，被广泛应用于食品、医药、化工等领域。近红外光谱技术能够提供丰富的光谱信息，通过解析这些信息可以实现对物质的定量和定性分析。
三、深度
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