Next, spectra normalised by the int

Next, spectra normalised by the intensity of a selected band of CH3CN added as an internal standard to the studied samples were utilised. To compare the predictive ability of the models constructed, the relative standard error of prediction (RSEP) was calculated. The errors found for multivariate calibrations were a few times smaller than those for the univariate ones. Usually, the most effective was the PLS method, for which RSEP values of the order of 1–2% for calibration and 2–3% for testing data sets were obtained.

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接下来，利用通过将作为内标添加到研究样品中的选定CH3CN谱带强度归一化的光谱。为了比较所构建模型的预测能力，计算了相对标准预测误差（RSEP）。多变量校正的误差比单变量校正的误差小几倍。通常，最有效的方法是PLS方法，对于该方法，获得的RSEP值在校准中为1-2％左右，在测试数据集中为2-3％。

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接下来，利用选定CH3CN波段的强度作为内部标准添加到研究样本中的光谱。为了比较所构建模型的预测能力，计算了预测的相对标准误差（RSEP）。多变量校准的错误比单变量校准的错误小几倍。通常，最有效的是PLS方法，为此获得RSEP值的1-2%用于校准，2-3%用于测试数据集。

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接下来，利用被选的CH3CN带强度归一化的光谱作为研究样品的内标。为了比较所建模型的预测能力，计算了相对标准预测误差（RSEP）。多变量校准的误差比单变量校准的误差小几倍。通常，最有效的方法是PLS方法，其RSEP值的阶数为1-2%用于校准，2-3%用于测试数据集。

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