AI 驱动近红外光谱预处理：从数据清洗到特征工程的自动化

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前言综述

近红外光谱技术的快速发展对数据分析能力提出了更高要求，AI 技术的深度介入正重塑该领域的研究范式。从 ChatGPT 与 DeepSeek 的代码生成能力，到 PyTorch 框架下的深度学习模型构建，AI 不仅提升了光谱数据预处理的效率，更通过自动化特征提取和模型优化，显著增强了定性定量分析的精度。本次学习聚焦 AI 与近红外光谱的全流程融合，从基础编程到高级建模，系统讲解传统机器学习与深度学习算法的实践应用，结合大语言模型辅助科研的前沿技巧，助力研究者突破技术瓶颈，实现从数据处理到模型部署的智能化升级。

一、AI 编程与光谱数据预处理

大语言模型通过提示词优化（如身份设定、格式指定）实现高效代码生成，例如利用 ChatGPT 自动生成 Python 数据预处理脚本，完成光谱数据的标准化、异常值处理及一阶导数计算。Python 环境搭建涵盖 Jupyter 与 PyCharm 的高效使用，结合 Numpy 与 Matplotlib 实现数据可视化与统计分析。针对近红外光谱的特殊性，重点讲解基线校正、光谱分箱等预处理技巧，通过 AI 工具自动生成数据清洗代码，将传统手动处理流程效率提升 60% 以上。

二、传统机器学习与深度学习建模

传统算法部分，多元线性回归结合岭回归、LASSO 实现特征选择，随机森林与 XGBoost 通过集成学习提升模型鲁棒性，案例涵盖土壤成分预测与作物分类。深度学习模块聚焦卷积神经网络（CNN）的一维 / 二维应用，如通过一维 CNN 提取光谱特征实现物质识别，利用迁移学习优化小样本场景下的模型性能。自编码器（AE）与降噪自编码器（DAE）则用于光谱数据降维与噪声去除，压缩特征维度的同时保留关键信息。

三、高阶技术与模型优化

遗传算法通过模拟生物进化过程优化波长筛选，结合适应度函数自动识别高贡献波段，例如在农产品品质检测中筛选特征波长组合，提升模型预测速度。U-Net 语义分割模型针对多光谱图像，实现像素级地物分类，应用于植被覆盖监测。模型可解释性技术（如 CAM/GRAD-CAM）通过可视化激活区域，解析光谱特征与预测结果的关联，增强模型可信度。大语言模型全程辅助文献检索、代码调试及论文写作，例如自动生成模型原理总结与实验设计思路，提升科研产出效率。

第一章、ChatGPT与DeepSeek等大语言模型助力AI编程必备技能详解

1、大语言模型提示词（Prompt）撰写技巧（为ChatGPT设定身份、明确任务内容、提供任务相关的背景、举一个参考范例、指定返回的答案格式等）
2、Cursor与Trae等AI编程开发环境简介与演示
3、利用ChatGPT和DeepSeek上传本地数据（Excel/CSV表格、txt文本、PDF、图片等）
4、利用ChatGPT和DeepSeek实现描述性统计分析（数据的频数分析：统计直方图；数据的集中趋势分析：数据的相关分析）
5、利用ChatGPT和DeepSeek实现数据预处理（数据标准化与归一化、数据异常值与缺失值处理、数据离散化及编码处理、手动生成新特征）代码自动生成运行
6、利用ChatGPT和DeepSeek实现代码逐行讲解
7、利用ChatGPT和DeepSeek实现代码Bug调试与修改

第二章、Deepseek、ChatGPT助力Python入门基础

1、Python环境搭建（ 下载、安装与版本选择）。
2、如何选择Python编辑器？（IDLE、Notepad++、PyCharm、Jupyter…）
3、Python基础（数据类型和变量、字符串和编码、list和tuple、条件判断、循环、函数的定义与调用等）
4、第三方模块的安装与使用
5、Numpy模块库（Numpy的安装；ndarray类型属性与数组的创建；数组索引与切片；Numpy常用函数简介与使用）
6、Matplotlib基本图形绘制（线形图、柱状图、饼图、气泡图、直方图、箱线图、散点图等）、图形的布局（多个子图绘制、规则与不规则布局绘制、向画布中任意位置添加坐标轴）

第三章、Deepseek、ChatGPT助力近红外光谱数据预处理

1、近红外光谱数据标准化与归一化（为什么需要标准化与归一化？）
2、近红外光谱数据异常值、缺失值处理
3、近红外光谱数据离散化及编码处理
4、近红外光谱数据一阶导数与二阶导数
5、近红外光谱数据去噪与基线校正
6、近红外光谱数据预处理中的Deepseek、ChatGPT提示词模板讲解

第四章、Deepseek、ChatGPT助力多元线性回归近红外光谱分析

1、多元线性回归模型（工作原理、最小二乘法）
2、岭回归模型（工作原理、岭参数k的选择、用岭回归选择变量）
3、LASSO模型（工作原理、特征选择、建模预测、超参数调节）
4、Elastic Net模型（工作原理、建模预测、超参数调节）
5、多元线性回归、岭回归、LASSO、Elastic Net的Python代码实现
6、多元线性回归中的Deepseek、ChatGPT提示词模板讲解
7、案例演示：近红外光谱回归拟合建模

第五章、Deepseek、ChatGPT助力BP神经网络近红外光谱分析

1、BP神经网络的基本原理（人工智能发展过程经历了哪些曲折？人工神经网络的分类有哪些？BP神经网络的拓扑结构和训练过程是怎样的？什么是梯度下降法？）
2、训练集和测试集划分？ BP神经网络常用激活函数有哪些？如何查看模型参数？
3、BP神经网络参数（隐含层神经元个数、学习率）的优化（交叉验证）
4、值得研究的若干问题（欠拟合与过拟合、评价指标的设计、样本不平衡问题等）
5、BP神经网络的Python代码实现
6、BP神经网络中的Deepseek、ChatGPT提示词模板讲解
7、案例演示： 1）近红外光谱回归拟合建模；2）近红外光谱分类识别建模

第六章、Deepseek、ChatGPT助力支持向量机（SVM）近红外光谱分析

1、SVM的基本原理（什么是经验误差最小和结构误差最小？SVM的本质是解决什么问题？SVM的四种典型结构是什么？核函数的作用是什么？什么是支持向量？）
2、SVM扩展知识（如何解决多分类问题？ SVM的启发：样本重要性排序及样本筛选）
3、SVM的Python代码实现
4、SVM中的Deepseek、ChatGPT提示词模板讲解
5、演示：近红外光谱分类识别建模

第七章、Deepseek、ChatGPT助力决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost和LightGBM近红外光谱分析

1、决策树的基本原理（什么是信息熵和信息增益？ID3和C4.5算法的区别与联系）
2、随机森林的基本原理与集成学习框架（为什么需要随机森林算法？广义与狭义意义下的“随机森林”分别指的是什么？“随机”提现在哪些地方？随机森林的本质是什么？）
3、Bagging与Boosting集成策略的区别
4、Adaboost算法的基本原理
5、Gradient Boosting Decision Tree (GBDT)模型的基本原理
6、XGBoost与LightGBM简介
7、决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost与LightGBM的Python代码实现
8、决策树、随机森林、Adaboost、XGBoost与LightGBM的Deepseek、ChatGPT提示词模板讲解
9、演示：近红外光谱回归拟合建模

第八章、Deepseek、ChatGPT助力遗传算法近红外光谱分析

1、群优化算法概述

2、遗传算法（Genetic Algorithm）的基本原理（什么是个体和种群？什么是适应度函数？选择、交叉与变异算子的原理与启发式策略）

3、遗传算法的Python代码实现

4、遗传算法中的Deepseek、ChatGPT提示词模板讲解

5、演示：基于二进制遗传算法的近红外光谱波长筛选

第九章、Deepseek、ChatGPT助力近红外光谱变量降维与特征选择

1、主成分分析（PCA）的基本原理

2、偏最小二乘（PLS）的基本原理（PCA与PLS的区别与联系；PCA除了降维之外，还可以帮助我们做什么？）

3、近红外光谱波长选择算法的基本原理（Filter和Wrapper；前向与后向选择法；区间法；无信息变量消除法等）

4、PCA、PLS、特征选择算法的Python代码实现

5、PCA、PLS、特征选择算法中的Deepseek、ChatGPT提示词模板讲解

6、案例演示：

1）基于L1正则化的近红外光谱波长筛选

2）基于信息熵的近红外光谱波长筛选

3）基于Recursive feature elimination的近红外光谱波长筛选

4）基于Forward-SFS的近红外光谱波长筛选

第十章、Deepseek、ChatGPT助力Pytorch入门基础

1、深度学习框架概述（PyTorch、Tensorflow、Keras等）

2、PyTorch简介（动态计算图与静态计算图机制、PyTorch的优点）

3、PyTorch的安装与环境配置（Pip vs. Conda包管理方式、验证是否安装成功）

4、张量（Tensor）的定义，以及与标量、向量、矩阵的区别与联系）

5、张量（Tensor）的常用属性与方法（dtype、device、requires_grad、cuda等）

6、张量（Tensor）的创建（直接创建、从numpy创建、依据概率分布创建）

7、张量（Tensor）的运算（加法、减法、矩阵乘法、哈达玛积（element wise）、除法、幂、开方、指数与对数、近似、裁剪）

8、张量（Tensor）的索引与切片

9、PyTorch的自动求导（Autograd）机制与计算图的理解

10、PyTorch常用工具包及API简介（torchvision（transforms、datasets、model）、torch.nn、torch.optim、torch.utils（Dataset、DataLoader））

第十一章、Deepseek、ChatGPT助力卷积神经网络近红外光谱分析

1、深度学习与传统机器学习的区别与联系（神经网络的隐含层数越多越好吗？深度学习与传统机器学习的本质区别是什么？）

2、卷积神经网络的基本原理（什么是卷积核？CNN的典型拓扑结构是怎样的？CNN的权值共享机制是什么？CNN提取的特征是怎样的？）

3、卷积神经网络参数调试技巧（卷积核尺寸、卷积核个数、移动步长、补零操作、池化核尺寸等参数与特征图的维度，以及模型参数量之间的关系是怎样的？）

4、卷积神经网络的进化史：LeNet、AlexNet、Vgg-16/19、GoogLeNet、ResNet等经典深度神经网络的区别与联系

5、利用PyTorch构建卷积神经网络（Convolution层、Batch Normalization层、Pooling层、Dropout层、Flatten层等）

6、卷积神经网络中的ChatGPT提示词模板讲解

7、演示：

（1）CNN预训练模型实现物体识别;

（2）利用卷积神经网络抽取抽象特征;

（3）自定义卷积神经网络拓扑结构;

(4)基于一维卷积神经网络的近红外光谱模型建立;

(5)基于二维卷积神经网络的红外图像分类识别模型建立。

第十二章、Deepseek、ChatGPT助力近红外光谱迁移学习

1、迁移学习算法的基本原理（为什么需要迁移学习？为什么可以迁移学习？迁移学习的基本思想是什么？）

2、常用的迁移学习算法简介（基于实例、特征和模型，譬如：TrAdaboost算法）

3、基于卷积神经网络的迁移学习算法

4、迁移学习的Python代码实现

5、演示：基于迁移学习的近红外光谱的模型传递（模型移植）

第十三章、Deepseek、ChatGPT助力自编码器近红外光谱分析

1、自编码器（Auto-Encoder的工作原理）

2、常见的自编码器类型简介（降噪自编码器、深度自编码器、掩码自编码器等）

3、自编码器的Python代码实现

4、自编码器中的Deepseek、ChatGPT提示词模板讲解

5、案例演示：

1）基于自编码器的近红外光谱数据预处理

2）基于自编码器的近红外光谱数据降维与有效特征提取

第十四章、Deepseek、ChatGPT助力U-Net多光谱图像语义分割

1、语义分割（Semantic Segmentation）简介

2、U-Net模型的基本原理

3、语义分割、U-Net模型中的Deepseek、ChatGPT提示词模板讲解

4、演示：基于U-Net的多光谱图像语义分割

第十五章、Deepseek、ChatGPT助力深度学习模型可解释性与可视化方法

1、什么是模型可解释性？为什么需要对深度学习模型进行解释？

2、常用的可视化方法有哪些（特征图可视化、卷积核可视化、类别激活可视化等）？

3、类激活映射CAM（Class Activation Mapping）、梯度类激活映射GRAD-CAM、局部可解释模型-敏感LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanation）等原理讲解

4、t-SNE的基本概念及使用t-SNE可视化深度学习模型的高维特征

5、深度学习模型可解释性与可视化中的Deepseek、ChatGPT提示词模板讲解

6、演示

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