该文档属于类型a，即报告了一项原创研究。以下是针对该研究的学术报告：
作者与机构
本研究的主要作者包括Jing Liang、Bin Wang、Xiaoxuan Xu和Jing Xu，他们分别来自南开大学人工智能学院（中国天津）和南开大学云南研究院（中国昆明）。该研究于2024年3月28日在线发表在《Spectrochimica Acta Part A: Molecular and Biomolecular Spectroscopy》期刊上，文章编号为124203。
学术背景
本研究属于农业科学与光谱分析领域，重点关注便携式近红外光谱仪（portable near-infrared spectrometers, NIR）在农业中的应用。近红外光谱技术因其非破坏性、快速检测能力，在农业中具有广泛应用潜力，尤其是在饲料成分分析中。然而，便携式NIR光谱仪存在光谱分辨率低、样本量有限等问题，限制了其预测模型的准确性和泛化能力。因此，本研究旨在通过结合深度学习技术和二维相关光谱（two-dimensional correlation spectroscopy, 2D-COS）方法，提高便携式NIR光谱仪在玉米饲料中粗蛋白含量预测的精度。
研究流程
研究分为以下几个主要步骤：
1. 样本收集与光谱获取
研究共收集了122份玉米饲料样本，包括玉米粒、玉米胚芽粉和玉米蛋白粉。样本来自中国天津的电商平台和农贸市场，涵盖了不同品牌、产地、生产工艺和储存时间。样本经过编号、包装和冷藏处理后，使用便携式NIR光谱仪在1750-2150 nm波长范围内进行光谱测量，每个样本重复测量三次并取平均值。
光谱数据预处理
由于NIR光谱数据点有限（仅41个波长点），研究采用了五种预处理方法：未处理原始数据（none）、多元散射校正（multiplicative scatter correction, MSC）、标准正态变量变换（standard normal variate transformation, SNV）、一阶导数（first derivative, 1st）和二阶导数（second derivative, 2nd）。这些方法旨在提高光谱数据的质量，减少噪声和强度变化。
二维相关光谱图像生成
利用2D-COS方法，将一维光谱数据转换为二维同步和异步光谱图像。每种预处理方法生成同步和异步光谱图像各一个，共生成10个数据集（5个同步光谱图像数据集和5个异步光谱图像数据集）。图像被调整为224×224像素，并包含RGB通道信息。
回归模型开发
研究开发了两种回归模型：一维回归模型和二维回归模型。
模型评估
采用蒙特卡洛交叉验证（Monte Carlo cross validation, MCCV）方法评估模型性能。每次迭代中，80%的样本用于训练，20%用于测试，重复20次。评估指标包括交叉验证均方根误差（root mean square error of cross-validation, RMSECV）、预测均方根误差（root mean square error of prediction, RMSEP）、决定系数（coefficient of determination, R²）和相对预测偏差（relative prediction deviation, RPD）。
主要结果
1. 一维回归模型结果
在五种预处理方法下，1D-CNN模型的预测性能显著优于PLSR和SVR模型。特别是结合1st和2nd预处理方法时，1D-CNN的RPD值均超过2，表明其适用于快速检测应用。
结论
本研究证明了将2D-COS方法与深度学习模型（特别是CropResNet）结合，能够显著提高便携式NIR光谱仪在玉米饲料粗蛋白含量预测中的准确性。这一方法不仅解决了便携式NIR光谱仪在农业应用中的技术瓶颈，还为光谱分析领域提供了一种新的数据处理和建模思路。研究结果表明，该方法在便携式光谱仪市场中具有广阔的应用前景。
研究亮点
1. 创新性方法：首次将2D-COS方法与深度学习模型结合，用于便携式NIR光谱仪的数据分析和建模。
2. 高效模型：开发的CropResNet模型在多个数据集上表现出优异的预测性能和泛化能力。
3. 实际应用价值：为农业领域提供了一种快速、准确的饲料成分检测方法，具有重要的经济和社会价值。
其他有价值的内容
研究中使用的所有数据和代码均未公开，但研究得到了云南省重大科技项目（202202AC080007）的支持。此外，作者声明不存在任何利益冲突。
以上报告详细介绍了该研究的背景、流程、结果和意义，旨在为其他研究者提供全面的参考。