Recent advanced chemometric methodsNeueste weiterentwickelte chemometrische Methoden

You are searching for recent advanced chemometric methods to get better calibration models for NIR? Methods and algorithms like:
  • Artificial Neural Networks (ANN)
  • General Regression Neural Networks (GR-NN)
  • RBF Neural Networks (RBF-NN)
  • Support Vector Machines (SVM)
  • Multiway Partial Least Squares (MPLS),
  • Orthogonal PLS (OPLS), (O-PLS), OPLS-AA, OPLS-ANN
  • R-PLS, UVE-PLS, RUVE-PLS, LOCAL PLS
  • Hierarchical Kernel Partial Least Squares (HKPLS)
  • Random Forest (RF)
  • etc.
and data pre-processing methods like
  • Extended Multiplicative Signal Correction (EMSC)
  • Orthogonal Signal Correction (OSC)
  • Dynamic Orthogonal Projection (DOP)
  • Error Removal by Orthogonal Subtraction (EROS)
  • External Parameter Orthogonalization (EPO)
  • etc.
that are partly available as modules for software packages like Matlab, Octave, R-Project, etc. Why invest a lot of time and money with new tools? Have you tried it really hard to optimize your calibrations with standard chemometrics methods like Partial Least Squares (PLS), Principal Component Regression (PCR) and Multiple Linear Regression (MLR) which are available in all chemometric software packages? Are you sure you have tried all the good rules and optimization possibilities? Get it done right with the compatible standard methods, we are specialized in optimization and development of NIR calibrations, let us help you, give us a try!Sie suchen nach den neusten weiterentwickelten chemometrischen Methoden, um bessere NIR-Kalibrierungs Modelle zu erstellen? Methoden und Algorithmen wie:
  • Künstliche Neuronale Netze (KNN, ANN)
  • Allgemeine Regression Neural Networks (GR-NN)
  • RBF Neuronale Netze (RBF-NN)
  • Support Vector Machines (SVM)
  • Multiway Partial Least Squares (MPLS)
  • Orthogonale PLS (OPLS), (O-PLS), OPLS-AA, OPLS-ANN
  • R-PLS, UVE-PLS, Rüve-PLS, PLS LOCAL
  • Hierarchische Kernel Partial Least Squares (HKPLS)
  • Random Forest (RF)
  • usw.
und Daten-Vorverarbeitungs Methoden wie
  • Erweiterte Multiplikative Signal Correction (EMSC)
  • Orthogonale Signal Correction (OSC)
  • Dynamische orthogonale Projektion (DOP)
  • Fehlerbeseitigung durch orthogonale Subtraktion (EROS)
  • Externe Parameter Orthogonalisierung (EPA)
  • usw.
die z.T. erhältlich sind als Module für Software-Pakete wie Matlab, Octave, R-Project, usw. Warum viel Zeit und Geld investieren in neue Werkzeuge? Haben Sie es wirklich ausgiebig versucht, Ihre Kalibrierungen mit Standard-Methoden zu optimieren? Zu den chemometrischen Standard-Methoden gehören Partial Least Squares (PLS), Principal Component Regression (PCR) und multiple lineare Regression (MLR), diese sind verfügbar in nahezu allen chemometrischen Software-Paketen. Sind Sie sicher, dass Sie alle guten Regeln und Optimierungsmöglichkeiten versucht haben? Verwenden Sie einfach die üblichen kompatiblen Standard-Methoden, wir sind auf die Optimierung und Erstellung von NIR-Kalibrierungen spezialisiert, lassen Sie uns helfen, kontaktieren Sie uns!

What are pre-developed NIR pre-calibrations?Was sind vorentwickelte NIR Vor-Kalibrierungen?

There are a lot of terms that means the same, pre-calibration or NIR starter calibration or pre-built calibration or pre-installed calibration orcalibration package or pre-developed calibrations or pre-calibrated NIR or global calibrations or nir global calibration package or factory calibrations or universal near-infrared (NIR) calibrations or local calibrations or ready-to-use NIR calibrations or off-the-shelf calibrations or factory-calibrated or pre calculated model or start-up calibrations or calibration equations or prefabricated nir calibrations or calibration library or mathematical model. That are Calibration models that are prepared and developed by a calibration specialist. They have collected a lot of samples over years and measured them with NIR and analyced it with reference methods. The NIR spectra are then calibrated against the reference values. This is called a NIR calibration or calibration model or sometimes calibration curve or calibration equation. Normally a precalibration is delivered as a file that is compatible to the used NIR analysis software. Such a calibration file does not contain the spectra nor the reference values.

So how can that work?

The only thing that is in the file is a description what it is for (e.g. protein in feed) and the chemometric model that is represented and stored as list of vectors and matrices. You can't visualize them, it's a black-box file. You have no insight of how the calibration is done, how are the settings, how is the prediction performance. You can not extend the calibration with your data to adjust it to your purpose or specialty. Most often the pre calibration files are protected, so you can use it only with a paid license to your software or even to your instrument serials number. These are some (not well known) limitations you will discover if you got one. But such starter calibrations are very useful to have a fast and easy start with a new NIR spectrometer. That's the main reason why pre-calibrations are available. The second reason is that a collection of spectra can be reused to build such pre calibrations.

Predicting the future?

Are very old spectra useful to predict the future? To adjust a calibration model with newly collected data, the calibrations grows and contains more and more redundancy. That means there are very similar spectra with the same concentration range. So which spectra can be removed to make the calibration better? You maybe never ask this because often you hear, that the more spectra you put into a model the better it will be. Why to remove some spectra?
  • reduce not needed redundancy
  • makes the calibration smaller and less complex
  • makes the calibration better fit to the current situation of now and the near future
  • remove long past seasonal data if you have natural products because nature is changing
  • and of course bad outliers should be removed

Custom NIR calibrations

Build your own calibrations that perfectly fit to your specific sample matrix of your products and your preferred raw materials from your local suppliers. Nature grows differently depending on the geographical region, by seasons and year by year. As you know that NIR-Spectroscopy is not an absolute method, then you have to think about to calibrate these current changing effects into your models. If you own the spectra and the reference values then your are able to build your own calibration models and re-calibrate them when needed. So you have the full control on Calibration updates (also known as moving models).

Conclusion

A NIR-instrument can only measure NIR spectra. So the usefulness of NIR comes in with calibrations. That is very important to know when buying such an instrument. For a fast start you can use pre-built calibrations. Good reliably calibrations are offered from third party to quite high prices that level is similar to a cheaper NIR-Instrument! To continue successfully it is highly recommended to develop your own customized calibration (multivariate calibration model) with your own data from your own products, especially with the use of natural resources. Therefore you need knowledge about chemometrics and multivariate analysis (MVA), spectroscopy and the software used to get the calibration optimized. It is worthwhile to create your own calibrations, because you can calibrate product characteristics that are not covered by the proposed pre-calibrations.Es gibt eine Menge von Begriffen, die das gleiche bedeuten, Vorkalibrierung oder NIR-Starter-Kalibrierung oder vorgefertigte Kalibrierung oder vorinstallierte Kalibrierung oder Kalibrierung Paket oder vorentwickelte Kalibrierungen oder NIR Vorkalibrierung oder globale Kalibrierungen oder NIR Global Kalibrations Paket oder lokale Kalibrierungen oder ready-to-use NIR-Kalibrierungen oder Werkskalibrierungen oder Starter Kalibrierung oder Kalibrierungen von der Stange oder werkseitig kalibriert oder vorberechnete Modelle oder Start-up-Kalibrierungen Kalibrierungsgleichungen oder vorgefertigte NIR-Kalibrierungen oder Kalibrierungs Bibliothek oder mathematisches Modell. Es sind Kalibrierungs Modelle, die bereitgestellt und entwickelt wurden von einem Kalibrierungs Spezialisten. Diese haben eine Menge von Proben über Jahre gesammelt und mit NIR vermessen und mit Referenzmethoden analysiert. Die NIR-Spektren werden dann gegen die Referenzwerte kalibriert. Dies nennt man eine NIR-Kalibrierung oder Eichungs-Modell oder manchmal Kalibrierkurve oder Kalibrierungsgleichung. Normalerweise wird eine Vorkalibrierung als Datei die kompatibel zur verwendeten NIR-Analyse-Software geliefert. Eine solche Kalibrierung Datei enthält weder die Spektren noch die Referenzwerte.

Also wie kann das funktionieren?

Das einzige was die Datei enthält ist eine Beschreibung, wozu es verwendet wird (z.B. Eiweiß in Futtermitteln) und das Chemometrische Modell, repräsentiert als gespeicherte Liste von Vektoren und Matrizen. Sie können diese nicht zu visualisieren, es ist eine Black-Box-Datei. Sie haben keinen Einblick, wie die Kalibrierung erfolgt ist, wie die Einstellungen sind, wie die Vorhersage Leistung ist. Sie können die Kalibrierung nicht mit Ihren Daten erweitern um sie Ihrem Produkt oder Spezialitäten anzupassen. Meistens sind die Pre-Kalibrierung Dateien geschützt, so können Sie es nur mit einer kostenpflichtigen Lizenz mit der Software Nutzen oder sogar auch nur auf einem bestimmen Instrument z.B. via Serien-Nummer. Dies sind einige (nicht so bekannte) Beschränkungen. Aber solche Starter-Kalibrierungen sind sehr nützlich, um einen schnellen und einfachen Start mit einem neuen NIR-Spektrometer zu haben. Das ist der Hauptgrund, warum Vor-Kalibrierungen zur Verfügung stehen. Der zweite Grund ist, weil eine Sammlung von Spektren wiederverwendet werden kann, um solche Vor-Kalibrierungen zu bauen.

Die Zukunft vorhersagen?

Sind sehr alte Spektren nützlich, die Zukunft vorherzusagen? Um ein Kalibrierungs Modell mit neu gesammelten Daten anzupassen, wächst die Kalibrierung und enthält immer mehr und mehr Redundanz. Das heisst, sie besteht aus sehr ähnlichen Spektren aus dem gleichen Konzentrationsbereich. Also welche Spektren können entfernt werden, um die Kalibrierung zu verbessern? Sie stellen sich diese Frage vielleicht nicht, weil Sie oft hören, dass je mehr Spektren in ein Modell aufgenommen werden, desto besser wird es sein. Warum einige Spektren entfernen?
  • Nicht benötigte Redundanzen
  • Macht die Kalibrierung kleiner und weniger komplex
  • Passt die Kalibrierung besser an die aktuelle jetzige Situation und der nahen Zukunft an
  • Entfernen von längst vergangenen Saison Daten bei natürlichen Produkten, weil die Natur sich verändert
  • Und natürlich schlechte Ausreißer entfernt werden sollten

Benutzerdefinierte NIR Kalibrierung

Bauen Sie Ihre eigenen Kalibrierungen die perfekt angepasst sind an die spezielle Probenmatrix Ihrer Produkte und die von Ihnen bevorzugten Rohstoffe von Ihren lokalen Zulieferern. Die Natur wächst unterschiedlich, je nach geographischer Region, durch die Jahreszeiten und von Jahr zu Jahr. Wie Sie wissen, ist NIR-Spektroskopie keine absolute Methode, darum muss man darüber nachdenken, diese aktuellen wechselnden Effekte in Ihre Modelle zu kalibrieren. Wenn Sie die Spektren und die Referenzwerte besitzen dann sind Sie in der Lage, Ihre eigenen Kalibrierungs Modelle zu bauen und zu re-kalibrieren wenn nötig. So haben Sie die volle Kontrolle über Kalibrations Updates (auch als bewegte Modelle bekannt).

Schlussfolgerung

Ein NIR-Gerät kann nur NIR-Spektren messen. Also die Nützlichkeit von NIR kommt mit den Kalibrierungen. Das ist sehr wichtig zu wissen beim Kauf eines solchen Instruments. Für einen schnellen Start können Sie vorgefertigte Kalibrierungen verwenden. Gute zuverlässige Kalibrierungen werden von Drittanbietern zu  relativ hohen Preisen angeboten, im Bereich eines günstigen NIR-Instruments! Um erfolgreich voranzukommen wird dringend empfohlen, Ihre eigene Multivariate Kalibrierung mit Ihren eigenen Daten von Ihren eigenen Produkten zu entwickeln, vor allem bei Verwendung von natürlichen Rohstoffen. Daher müssen Sie das nötige Wissen über Chemometrie, Multivariate Analysis (MVA), Spektroskopie und der verwendeten Software erlangen um gut optimierte Kalibrierungen erstellen zu können. Es lohnt sich eigene Kalibrationen zu erstellen, denn so können Sie auch Produkt Eigenschaften kalibrieren, die nicht mit den angebotenen Pre-Kalibrationen abgedeckt sind.