定量分析是红外光谱分析领域的一个核心问题,是判定物质性质的重要手段。在农业、食品、生物、制药以及环境等许多方面有着广阔的应用前景。红外光谱定量分析就是利用已获取的光谱及其对应的物质含量特征建立定量分析模型,对新的光谱的物质含量进行估计的一种方法。红外光谱信号校正与偏最小二乘回归是红外光谱定量分析的两个关键环节。建立稳定、有效的红外光谱信号校正和偏最小二乘回归模型能减少异常样本和噪声的影响,可以极大地提高红外光谱定量分析的精度。机器学习和模式识别等相关学科的发展,为提高红外光谱定量分析的精度奠定了坚实的基础。本文利用机器学习和模式识别的相关理论,对红外光谱信号校正和偏最小二乘回归模型开展了深入研究。主要成果包括以下几个方面:1.提出了红外光谱稀疏正交信号校正模型。针对现有红外光谱正交信号校正模型精度不高的问题,利用稀疏表示理论,引入?1范数对方向向量进行约束得到了稀疏正交信号校正模型,该模型去掉的成分和响应矩阵正交性更强。实验结果表明,用该模型校正后的光谱定量分析精度更高。2.提出了基于?1范数和子空间学习的红外光谱鲁棒模型传递框架。针对现有的正交信号校正算法容易受到异常样本和噪声的干扰,定量分析精度不高的问题,利用子空间学习理论,引入?1范数作为目标函数对主机和从机光谱的子空间进行估计得到了鲁棒模型传递框架,接着利用表示系数建立变换矩阵实现模型传递。实验结果表明,处理后的从机光谱具有较高的定量分析精度,模型的鲁棒性更强。3.提出了一种新的红外光谱多元散射校正模型。针对现有的多元散射校正算法对散射产生的复杂能量变化建模能力不强,定量分析精度不高的问题,利用凸优化理论,将光谱的非线性映射的加权逼近参考光谱,对权重施加正则化的约束得到了新的正则化多元散射校正模型。实验结果表明,该模型对散射产生的复杂能量变化有较强的刻画能力,因此能获得较高的定量分析精度。4.提出了基于?2,1范数的红外光谱稀疏偏最小二乘回归定量分析模型。针对传统的稀疏偏最小二乘回归模型选择的变量和响应矩阵相关性不强,模型精度不高的问题,利用稀疏表示和凸优化理论,引入?2,1范数对方向向量进行约束得到了新的稀疏偏最小二乘回归模型,可以保证选择的变量和响应矩阵相关性更高。实验结果表明,提出的模型能获得较高的定量分析精度。5.提出了红外光谱鲁棒偏最小二乘回归定量分析模型。针对传统的偏最小二乘回归模型容易受到噪声和异常样本影响,模型精度不高的问题。利用利用稀疏表示和凸优化理论,应用?1范数作为目标函数以增强模型对异常样本和噪声的鲁棒性,提出了鲁棒偏最小二乘回归模型。实验结果表明,提出的模型对异常样本和噪声不敏感,能获得较高的定量分析精度。