2020年11月月6～8日课题组通过网络线上的方式举办全国第八届近红外光谱学术会议。

大会由中国仪器仪表学会近红外光谱分会主办，由仪器信息网承办，由暨南大学、广东药科大学、广东星创众谱仪器有限公司、广州讯动网络科技有限公司、《分析测试学报》杂志学术协办。开幕式由石化石油化工科学研究院教授级高工褚小立博士主持，中国仪器仪表学会张彤秘书长致辞。来自国内外近红外光谱相关领域的2000余人参加了本次会议。

会议开幕式上颁发了第三届“陆婉珍近红外光谱奖”。该奖由陆婉珍院士提议、中国仪器仪表学会近红外光谱分会设立，并于2015年9月通过了“陆婉珍近红外光谱奖”评选方法。该奖项每两年评选一次，在全国近红外光谱学术会议上颁奖。中国仪器仪表学会副秘书长张建宣布获奖结果，韩东海教授获得第三届陆婉珍近红外光谱贡献奖，臧恒昌研究员和邹小波教授获得陆婉珍近红外光谱科技奖，卞希慧博士、李敬岩博士、李文龙博士和肖雪博士获得陆婉珍近红外光谱青年奖。

大会报告环节，南开大学的邵学广教授、上海烟草集团北京卷烟厂有限公司的马雁军研究员、江苏大学的陈斌教授、华东理工大学的杜一平教授、山东大学的臧恒昌教授、暨南大学的潘涛教授、北京邮电大学的杨辉华教授、华东理工大学的倪力军教授、海南大学的唐荣年教授、中国农业大学的韩东海教授、江苏大学的邹小波教授、北京化工大学的袁洪福教授、中国农业大学的闵顺耕教授、华东交通大学的刘燕德教授、 上海烟草集团北京卷烟厂有限公司的马雁军研究院、云南中烟工业公司的王家俊高工分别做了30分钟的大会报告。

南开大学邵学广教授进行了题为“温控近红外光谱技术及应用研究”的报告。基于近红外光谱的温度效应，以水溶液或环境中的水为研究对象，测量不同温度下的近红外光谱，建立化学计量学方法提取定量和结构信息，邵学广教授对温控近红外光谱技术进行了深入的研究，指出CWT计算简单，可以有效提高光谱分辨率，有助于提取物质的结构信息。同时讲到温控近红外光谱技术在定量分析、结构与相互作用分析、蛋白质凝聚、LCST过程、疾病诊断等方面具有很好的应用前景。

上海烟草集团北京卷烟厂有限公司的马雁军首先介绍了近红外光谱技术在社会发展中的作用，然后针对近年来国内外近红外光谱定性分析标准现状，制定中国人民共和国国家标准GB/T 37969-2019《近红外光谱定性分析通则》，其核心技术是采用基于主成分分析的SIMCA和PLS-DA方法。中国人民共和国国家标准GB/T 37969-2019《近红外光谱定性分析通则》于2019年8月30日国标委正式颁布，2020年3月1日实施。这个标准包括19个主要内容，内容更全面，更具有先进性。在纺织品SIMCA法分类、基于漫反射光谱判别烟叶类型及部位、六种品牌燕麦分类等定性分析方面得到了广泛的应用推广。

江苏大学的陈斌教授作了题为“小微型NIR光谱仪现状与选型时考虑的问题”的报告，首先介绍了小微型NIR光谱仪核心体积越来越小，重量越来越轻，分光原理越来越多，性能越来越好，控制系统越来越丰富，界面越来越友好，应用领域越来越好，要求越来越高的现状，然后介绍了小型NIR光谱仪选型时应考虑性格、功能、精度、智能型、价格、应用场景等因素，通过上面对小微型NIR近红外光谱仪的介绍，最后，我们总结出了集成研发中的一些体会，即小微型近红外光谱仪器进入普及阶段变为现实；小微型近红外是仪器，不是“玩具”，研发耐心、静心、忍心，需要有开放的心态，协作、联合、联盟。

华东理工大学的杜一平教授作了题为“仪器噪声在近红外光谱偏最小二乘模型内的传播效应”的报告。近红外光谱具有很多有优点，所以应用很广，前景美好，但其存在吸收弱、光谱干扰严重和光谱共线性严重等很多具体问题，为了解决这些问题，许多研究人员从化学计量学的方面去寻找解决办法，即NIR中的必备手段多元校正。从最基本的多元校正的算法原理出发，发现了误差，阐述和讨论仪器噪声是怎样通过第一个隐变量的计算被引入模型中，并随着后续隐变量不断在模型中传递和累积，从而对整个建模过程产生影响，即多元校正中的噪声传递效应（NPE），为今后进一步研究在建模中减少或抑制噪声在模型内的传播和放大提供理论依据。

山东大学的臧恒昌教授作了题为“近红外光谱分析技术在制药过程中的建模难点与应用综述”的报告。指出近红外光谱在制药领域中的应用存在三大难点，分别是药品的复杂性、模型质量和药品法规约束。通过对生产环节的剖析，寻找影响产品质量的关键环节，确定产品的设计空间；利用过程分析技术实现产品质量数据的实时监测；利用DCS系统实现过程的控制。讲述了近红外用于原辅料库的建立，流化床混合过程的研究，流化床制粒干燥过程的研究。最后以OSCS、CS、血液制品为例说明近红外在结构评价中的应用。

暨南大学的潘涛教授作了题为“近红外光谱变量优选的大尺度策略分析—回顾与展望”的报告。首先回顾了近年来的几类重要算法及其应用，详细介绍了优化搜索算法，指出其优点是采用直观特征参数搜索；通俗；便于程序化。其次提出了一种大尺度变量优化策略：一次优化EC-PLS方法兼具连续型和离散型的优点，三个特征参数，大范围变量筛选；二次优化WSP-PLS方法克服等间隔搜索模式的算法局限，接近全局的变量筛选。最后结合血清尿素NIR分析，展示了EC-WPS-PLS方法的应用效果，相信它们也可望用于其他领域。

云南中烟工业有限责任公司的王家俊高级工程师作了题为“烟草近红外光谱分析网络化及其应用前瞻”的报告。针对配方模块相似性、应用多变量数据深度挖掘原料品质特征类别问题提出了解决思路，涉及到了模型转移与光谱标准化、校正模适应性的数学解释、网络化云计算与自动建模，展望了近红外光谱+互联网对原料规模化精细化种植、产品配方设计和产品质量维护等将会发挥了重要的辅助作用。

北京邮电大学的杨辉华教授作了题为“面向药品监督的近红外光谱深度学习建模方法研究”的报告。设计了一个深度卷积网络模型用于多品种、多厂商品NIRS分类，分析了网络层和卷积核尺寸大小对预测性能的影响，提出了一种CNN-SVR模型，该模型可以很好地提取出样本本身的光谱特征，具有更好的预测精度。

华东理工大学的倪力军教授作了题为“一种无标样波长筛选方法建立近红外共享模型”的报告。介绍了3种波长筛选方法，尺度不变特征变换（SIFT）方法的原理，以及基于SIFT筛选稳定特征波长的相关知识，对玉米、黄芩、烟叶样品进行分析比较，得出SIFTU-PLS模型及SIFTU-PLS模型优于全波长模型。

海南大学的唐荣年教授作了题为“基于高光谱空谱特征融合的橡胶树叶片氮素含量预测”的报告，比较6个主流模型：PCA-BPNN、PCA-PLS、PCA-LSSVM、SPA-BPNN、SPA-PLS和SPA-LSSVM,得出SPA-LSSVM模型最佳，介绍了常见的选点方式是人工选点，利用从“点”到“面”再到“空间”的高光谱成像技术提供了丰富的数据信息，其数据立方体同时包含了二维空间图像数据和光谱数据，进行了高光谱“面”问题、区域分解、特征融合、空谱融合的分析。

中国农业大学的韩东海教授作了题为“果实近红外检测五点思考”的报告。首先从光谱的采集原则方面来看，要选择卤素光源与检测器合适的组合位置；在物料匹配时要充分考虑物料的光物性和检测指标；光源以大功率短时间为准。以苹果内部病变为例说明了定性分析内部病变宜用能量光谱判别。而对于果蔬的局部现象检测更需要开发新方法进行突破，并给出了两种研究思路，近红外透射图像法和OCT技术。根据MLR模型共享和PLS通用模型案例说明了模型共享的因缘。最后说明了不同的样品需要采用实时调控体系来得到理想光谱。

江苏大学的邹小波教授作了题为“近红外光谱图像及其在食品质量与安全检测中的应用”的报告。首先介绍了NIR技术适用于食品、农产品质量安全无损检测与评价。邹教授坚决以强农兴农为己任，从水果光传输特性、光谱探测器波长校正方法、光谱特征选择新方法等方面开展NIR果蔬质量安全检测助推乡村振兴战略，并研发出便携式水果糖度无损检测仪、手持式水果品质无损检测仪等仪器。同时以香醋、白酒酿造、夏秋茶等传统食品为例说明NIR可以提升传统食品产业智能化水平。最后还提出多技术融合的研究展望。

北京化工大学的袁洪福教授作了题为“近红外化学图像融合深度学习的分类方法与应用”的报告。以山羊绒与丝光棉为例，提出了近红外化学图像融合深度学习的光谱分类与识别方法，使其总体预测正确率明显提高。使用“动态”光谱结合二维相关分析，构造一种化学图像，扩大样品差异信息。并将二维数据的图像分类方法用于一维数据的光谱分类与识别，为光谱分析开辟了新途径。使用迁移学习方法，有效地解决了红外光谱分析使用的小样本不能训练深度学习网络结构的问题，成功地将先进人工智能识别技术用于解决化学分类问题。

中国农业大学的闵顺耕教授作了题为“近红外多元校正模型建模流程规范化研究”的报告。在国家标准GB/T29858与建模流程规范的基础上提出了多元校正定量模型建模流程的优化。首先要在预处理和异常值处理之前要先确定算法，采用全交叉验证试建模型。然后确定模型的参数，在选择校正集和预测集时要进行模型验证得到最后的可行性模型。最后对模型性能进行评价，提出了同天不同人，同人不同天的重复性来增加模型的准确性，实现了建模的重复性。避免因为采用不同流程导致不同人建立模型差异显著，为标准建模提供了参考。

华东交通大学的刘燕德教授作了题为“果蔬光特性无损检测技术与装备”的报告。从果蔬分级自动化、设备结构简单化、规格标准数字化和管理计算机化四方面介绍了果蔬采后处理高新技术。从紫外可见光的柑橘损伤果检测、X射线的西瓜空洞检测、可见光的菠萝成熟度判别等11个方法对果蔬品质无损检测进行阐述。并介绍了一些国内外的近红外光谱在线分选设备以及主要便携式水果品质检测仪。着重介绍了华东交通大学研制的手持式糖度检测仪以及其团队的应用推广情况。最后对果业进入大数据时代、发展的趋势和数字果园做了展望。

此外，20分钟的大会报告也很精彩，陈孝敬、毕一鸣、卞希慧、云永欢、罗海峰、郑开逸、朱莹、颜辉、陈华舟、李跑、吴静珠、李鸿强、刘文、黄玉萍、孙旭东、田喜、王明明、郑一航、李志刚、杨林、张静、孙菁、李文龙、李页瑞、王学重、杨敏、施小文、兰树明、毕一鸣、卢坤俊、张皋、王东、周学秋、张良晓、刘鸿飞、陈为洪、马玉涵等人从算法、农业与食品、疾病筛查、制药、环境、纺织、仪器等方面分别介绍了各自的研究进展。

算法方面，变量选择和模型融合方法是本次会议的热点。温州大学的陈孝敬教授作了题为“Application of consensus algorithm in near infrared spectroscopy calibration model”的报告，介绍了多种共识模型在近红外光谱建模中的应用，包括共识-SPA-MLR方法、共识间隔偏最小二乘方法。浙江中烟工业有限责任公司的毕一鸣工程师提出了一种不使用参考值信息的变量选择方法，对目前已有的变量选择方法进行了回顾，指出现有建模方法的局限性并提出了一直不使用参考值信息的变量选择方法。卞希慧副教授首先介绍了实验室研究的群体智能优化算法，包括布谷鸟搜索、蝙蝠算法、萤火虫算法、灰狼算法、鲸鱼算法等；然后介绍了实验室在集成领域的研究工作，包括集成建模、集成奇异样本选择以及集成预处理方法，尤其是最近在智能实验室发表的选择集成预处理方法，得到了广泛关注。海南大学的云永欢副研究院作了题为“基于联用策略的变量选择方法及其在罗非鱼片新鲜度检测研究”的报告，基于集群分析的思想，研究四大化学建模基本问题：预处理、模型评价、变量选择、模型应用域，近红外光谱的变量选择方法通过四大要素分类，分别通过初始化变量、建模方法、评价指标、选择策略进行分类选择联用策略在罗非鱼新鲜度近红外检测中的应用，通过凯氏定氮法做化学值的测定，利用便携式近红外光谱波段进行检测，经过奇异值检测、光谱预处理后，三步法联用策略效果好于两步法和其他方法。江苏大学的郑开逸副研究员作了题为“近红外光谱模型转移算法的优化研究”的报告，介绍了Double CARS算法，讲解了模型转移中转移集的优化，基于ER方法、集成样本选择方法，得出结论在模型转移中，通过对主光谱和从光谱同时进行变量选择，可以找到最优变量组合，进而降低误差。

应用方面，农业与食品领域的报告最多。新加坡南洋理工大学朱莹教授介绍了基于有限混合模型及FTIR光谱的不同产地灵芝的鉴别。中国农业科学院油料作物研究所的张良晓研究员探究了基于近红外光谱的油菜籽中脂肪酸的快速检测和食用植物油多元掺伪鉴别，提出单类分类新算法，创建食用油保真鉴别技术，对油料品质多参数分析仪进行展望，实现国产化、小型化、智能化。桂林理工大学的陈华舟教授作了题为“鱼粉质量检测中的应用”的报告，使用了差分进化（DE）算法，iPLS-DE算法，对光谱数据预处理，结果显示iPLS优选子波段的模型预测效果优于全谱PLS模型。北京工商大学的吴静珠副教授设计了THz-RIM实验，经过THz光谱图像预处理的数据分析，指出THz-TDS成像反射技术结合极限学习方法在单粒种子质量快速、无损粗筛领域有着光明的应用前景。中国农业大学的李鸿强副教授作了题为“基于高光谱的马铃薯微型种薯分类检测”的报告，采用标准化+Savitzky-Golay平滑+一阶导数处理的方法，分析8种马铃薯微型种属的分类可行性，得到种薯分类达到很高的正确识别率。南京林业大学的黄玉萍副教授题为“空间分辨光谱和可见/近红外光谱的番茄成熟度判别分析”的报告，介绍了多通道高光谱成像系统，VIS/NIR光谱系统，空间分辨光谱法，讲述了SR光谱在基于番茄内部颜色的成熟度评价中具有优势。华东交通大学的孙旭东副教授提到NIRS采期预测助果体质，在采用前优质率60%，采用后优质率90%，在NIRS采期预测关键问题中涉及到吸光度校正技术（Y轴校正技术），分别从电量和环境光进行校正。湖南农业大学的李跑副教授提出了柑橘无损检测的难点，利用有监督的模式识别PCA-FLD, PCA-FLD+多维数据组合/融合,组合预处理+PCA等方法进行分析，提出了“橙脸识别技术”，通过近红外传感器识别科技。珀金埃尔默企业管理有限公司技术支持经理罗海峰介绍目前光谱技术在白酒行业的应用有定性分析（指纹法）和定量分析，可以提前预测可能的造假/失误/反常的粮食原料及酒制品，使用近红外定量分析来检测原粮，酒中间体以及成品的营养组成。四川威尔检测技术股份有限公司的郑一航为探讨光栅型与傅里叶变换近红外分析仪之间模型传递的应用效果，选取国产鱼粉为近红外光谱样本，以FOSSDS2500F型近红外分析仪为源仪器, 以Bruker MPA型近红外分析仪为目标仪器，采用PDS方法实现模型传递，研究不同型号不同工作原理的仪器之间实现模型共享的可行性。旨在为饲料生产企业近红外仪器升级换代提供预测模型传递方法依据，降低近红外分析仪的运行成本，提高模型使用效率。湘潭大学的刘文做了基于太赫兹频段介电谱鉴别蜂蜜中掺入果葡萄糖浆的可行性分析，通过解决灵敏度、水分干扰、数据分析优化得出在0.5-1.5THz频段下的太赫兹吸收系数谱结合LS-SVM-DA模型能够对不同品种的蜂蜜进行判别，且判别结果较优。

在疾病筛查领域，东北大学的李志刚博士利用FTIR-ATR光谱技术，通过对血糖、甘油三酯、胆固醇的分析来进行糖尿病和心血管疾病的筛查，对导数光谱的获取与集成建模进行了介绍。德国联邦物理技术研究院的杨林博士报告题目为：《基于超快激光与单光子计数技术的近红外光谱探测深层脑区血氧量的研究》，报告介绍到，近红外光谱技术具有携带方便，选择性好，非渗透性，强穿透性(约3-4 cm)，高时间分辨率(约100 ms)等优点，因此可用于脑部神经活动监测和疾病创伤诊断。暨南大学张静博士基于PLS-DA方法，探讨了Vis-NIR光谱分析方法用于血清乳腺癌样品判别分析的可行性，等间隔组合的波长筛选方法可用于提高血清乳腺癌筛查判别模型的效果，采用模型融合的分析评价方法，可取得良好的补偿效果，张静博士提出的方法框架对于血液定性分析方法的发展具有重要意义。

在制药领域，青海省青藏高原特色生物资源研究重点实验室的孙菁研究员介绍了藏医药学是我国传统医学的重要组成部分，指出了目前开展工作是:藏药资源品质红外光谱分析与鉴别，例举了许多研究工作实例，简化了药材品质检测工作，实现了药材质量大批量快速预测与评价。天津中医药大学李文龙副研究员提出基于近红外光谱的多变量统计过程控制（MSPC），经过主成分分析（PCA）以后，原始的数据可以用两部分描述，一个是Hotelling T2统计量，另一个是DModx统计量，应用实例有复方阿胶浆碱沉工艺、痰热清注射液配液工艺、银杏提取物柱层析过程工艺和流化床制粒过程工艺。浙江大学的李页瑞调研了在中药行业，包括红日药业、天力士控制集团、太极集团、菏泽步长等等企业在应用近红外光谱技术的情况，既做了关键环节的质量检测和在线检测，也做了原料中间品的快速质量检测模型建立，提升质量控制效率。 宁夏瑞泰科技股份有限公司的陈为洪检测员介绍了近红外在瑞泰的发展现状，应用范围有农药成品、农药中间体、环境检测，在线近红外用于吡虫啉原药生产过程检测减少了样品取样、送样、分析等人工成本，减少了物料排放处理的损失，提升了人员职业健康和环境保护。安徽科技学院的马玉涵介绍了灵芝及其药用成分，利用发酵菌丝体作为原材料，用于药剂、保健品开发，也是灵芝产业发展的一个重要方向，分析灵芝菌丝体多糖的中红外光谱和近红外光谱，判断出灵芝多糖NIR的特征峰位，最后介绍了红外光谱在灵芝子实体三萜中的应用和在灵芝菌丝体三萜中的应用。

在环境方面，西安建筑科技大学的杨敏工程师介绍了矿物的近红外光谱现状和研究意义，通过选择典型区(约127 km2)进行无人机高光谱数据获取，得到高光谱反射率图像，通过地面土壤采样，进行室内光谱测量，建立光谱-重金属含量模型，最终实现高光谱重金属含量预测，进而检测土壤重金属污染情况。暨南大学的施小文指出土壤中重金属含量超标，会导致土壤及农产品中有害物质增加，危机人类健康，常规的检测方法成本昂贵、耗时、专业性强，不适用于大规模土壤检测，而近红外光谱具有可直接测量样品、快速简单、可多指标同时分析等优点，可用于土壤中重金属分析。

在纺织行业领域，北京服装学院的李文霞教授作了题为“基于CNN与谱库法的废旧纺织品在线NIR高效识别与自动分选技术研究”的报告，基于自主研制的“NIR分选装置”，井将深度学习的CNN（卷积神经网络）和检索谱库法率先引入纺织品的在线识别与自动分选中，建立了常见12种类废旧纺织品的在线NIR定性识别模型与检索谱库。将模型和谱库导入“分选装置”的纺织品主控程序中，可实现对常见废旧纺织品的在线高效识别与自动分选，为废旧纺织品的高效、高值化回收利用提供新的分拣技术。江苏科技大学的颜辉作了题为“近红外光谱在现代蚕桑业中的应用初探”的报告，介绍了蚕桑行业背景，讲述了桑叶品质的NIR检测，NIR光谱检测干蚕蛹含油率以及蚕茧解舒率的近红外光谱分析，初步验证NIR检测三个物料的可行性。

在火炸药领域，西安近代化学研究所的张皋研究员介绍了火炸药基础知识，炸药按组成成分、炸药用途、应用领域进行分类，近红外技术在火炸药中的应用有：NC生产过程硝硫混酸检测、NC氮含量及水分含量的近红外光谱检测技术、HMX晶型纯度精制过程的近红外光谱检测技术，并且对“十四五”近红外技术进行研究及应用工作展望。

在仪器研发方面，无锡迅杰光远科技有限公司的兰树明技术总监介绍了IAS-S650多通道近红外光谱仪开发及应用，ISA-Online S100在线近红外光谱分析仪等仪器，提到ISA-LAB数据分析平台，详细的介绍了其特点。海洋光学亚洲公司的卢坤俊应用工程师浅谈了近红外光谱仪的选择因素，提及到了近红外技术在化工业、烟草业、测定汽油辛烷值、水果分选等领域的应用。布鲁克（北京）科技有限公司的王东是近红外中国区经理/高级应用专家，他介绍了ISO/IDF近红外乳制品检测国家标准，讲述了乳制品生产的各种类型，分析了近红外在乳品分析领域的应用。赛默飞世尔（中国）科技有限公司的周学秋近红外应用经理介绍了傅里叶变换近红外光谱定量分析的误差来源解析，分析了影响近红外定量分析和定性分析准确度的影响因素。奥谱天成（厦门）光电有限公司的刘鸿飞高级工程师讲述了微型红外光谱仪的原理、光纤光谱仪的组成结构、核心组件及其作用、主要性能指标、三个分辨率概念等内容，对奥谱天成的红外光纤光谱仪进行了介绍。晶格码（青岛）智能科技有限公司的董事长王学重利用在线过程分析技术（PAT）实现结晶过程的在线检测和闭环控制，用在线紫外光谱仪ATR UV实时测量溶液过饱和度，以阿司匹林-乙醇为例，说明温度会影响紫外光谱吸收峰值，所以建模时考虑温度的影响。丹麦福斯分析仪器的赵武善介绍了福斯近红外技术进展：NIRsystem II 到XDS到InfraXact ,FOSS NIR DS2500 吸收并利用福斯过往优秀技术于一身的仪器，一项既面向企业又适合研究的近红外光谱技术，介绍了DS2500的工厂标准化和FOSSAssure 仪器监控报告。

除了上述专家的报告，大会还筛选了19名研究生作了口头报告。爱尔兰都柏林大学的徐君丽利用傅里叶光谱技术来预测细胞黏附在生物材料表面的情况，利用光谱技术揭示细胞与生物材料表面相互作用机制，结果发现用湿光谱的预测效果远远好于干燥光谱，即使生物材料表面是存在碳氧双键的，但如果这个碳氧双键与水分子之间有很强的相互作用，那它也是不利于细胞的粘附的。德国联邦物理技术研究院的杨林作了题为“基于超快激光与单光子计数技术的近红外光谱探测深层脑区血氧量的研究”在大多数情况下，两层吸收系数与标称值的偏差都小于3%，与标称值的偏差随着层间非均质性的增加而增大。名古屋大学的马特通过木材无损检测高光谱成像技术研究成果的强度和吸水性能分析，得出自由水的变化对材质本身没什么影响，结合水的变化导致木材膨胀或者收缩。名古屋大学的王晗介绍了太赫兹的优势，有XRD测定、NIR光谱测定、THz光谱测定，NIR和THz均可用于评估，测量纤维素及木材的结晶度，指出关于纤维素结晶的研究目前是X射线和共振为主，而结合2THz附近反应纤维素结晶型的研究结果，太赫兹光谱较好的代替这些方法。南开大学的韩丽提到了建立温度校正法，她们的工作是温控近红外光谱，指出了利用三级MSCA对在多种扰动下水溶液的进行定量和结构分析，建立的三级模型分别检测了PH、浓度和温度引起的光谱变化，进一步证明了水作为分析水体系的探针过的可行性。南开大学的孙岩使用PCA提取了R2/wt水合水的光谱特征，得到了水和水主要是由形成1-2个氢键的水结构组成，为分析水机构变化和研究水在生物体系中的作用提供了一种分析方法。中国农业大学的田喜介绍了糖果在线检测，从基于光谱区间联合的苹果糖度检测谱区优选和基于信号阈值的苹果糖度检测光谱优选讲述，对番茄糖度和成熟度、苹果内部霉心病，进行了在线检测，指出水果内部病害具有食品安全隐患，具有检测的必要性。山东大学的高乐乐提到水可以作为一个探针来了解中药提取过程的近红外光谱，近红外光谱可以为中药的提取过程提供有效的质量监控，而水则是了解和可视化整个中药提取过程的有效途径，需要进一步的研究来证明该方法的实用性。中国科学院的李佩佩介绍到獐牙菜苦苷及龙胆苦苷利用MIR建模效果最好;獐牙菜苷利用NIR建模效果最好;鉴于NIR快捷、便携、在过程分析中使用厂泛的特点，且3种化合物利用NIR建模时模型效果较好，因此推荐使用NIR光谱建模以快速高效判别川西獐牙菜中3种化合物的含量。暨南大学的李佳琪基于单波长吸收度服从正态分布和概率独立性假设，并结合等间隔组合的波长选择方法，提出一种简便的Bayes光谱多分类判别方法，应用于葡萄酒品牌的5分类判别分析，结果明显优于经典欧式距离法，该方法对于规范酒类市场，促进食品安全具有重要意义。江苏大学的王明明作了题为“表面增强拉曼光谱技术的苹果优势腐败菌快速判别研究”的报告，指出制备的带正电荷的Au NRs通过静电吸附与腐败真菌结合，从而增强了菌的拉曼信号，采用光谱变量提取结合LDA、KNN、BPANN和SVM模式识别方法建立了苹果五种优势腐败真菌的判别模型。天津工业大学的武新燕、胡晓云、王恺怡分享了她们的研究进展。武新燕讲述了灰狼算法，其特点是运行速度快，参数设置少，通过包围猎物、追捕猎物、攻击猎物，建立了GWO数学模型和算法，狼群性能随迭代次数的变化、狼群数量优化、得到GWO-PLS预测精度高；胡晓云分析了近红外光谱分析技术的优缺点，介绍了萤火虫算法和其变量选择过程，通过ELM参数优化、波段数、FA参数优化来进行参数优化，指出FA-ELM方法用来定量分析复杂样品，经过FA变量选择可以提高近红外光谱ELM定量分析的预测精度；王恺怡介绍了近红外光谱维数灾难问题和最小绝对收缩与选择算法（LASSO），以及极限学习机（ELM），并对LASSO算法原理进行讲述，通过对血液血红蛋白、烟叶尼古丁分析，发现MC-LASSO-ELM方法较其他方法好。中国科学院西北高原生物研究所李朵建立全缘叶绿绒蒿中总黄酮含量的近红外定量检测模型，达到快速、准确检测全缘叶绿绒蒿中活性成分含量的目的。北京中医药大学的曾敬其介绍了NIR在线监测在制药过程中的应用，研究了黄柏中小檗碱含量NIR在线监测，沸腾时间NIR在线监测MBSD模型，指出在线NIR光谱传感器是中药智能制造数字化的客观需求。中国科学院的万顺宽基于便携式近红外光谱对无水柴油凝点进行研究，使用数字微镜（DMD）的NIR光谱仪，根据偏最小二乘建立模型，采集温度并且对温度进行修正，得出温度修正后模型的相关系数提高，残差降低。安徽农业大学的郑文瑞介绍本研究探究将皖南土壤AP预测模型迁移用于皖北地区。基于TCA光谱变换可将皖南土壤AP预测模型用于皖北，提高皖北土壤AP预测准确性。该迁移方法的实现，为建立更多地区土壤AP预测模型提供了新思路，能提高大面积预测土壤AP含量的准确性井降低成本，具有较好的应用前景。中国人民解放海军军医大学的王薇青利用近红外光谱技术在线监测硫酸羟氯喹颗粒生产过程，采用移动窗口标准偏差（MBSD）法，通过分析光谱间的差异程度来表征工艺终点。

大会评选了10位优秀青年报告奖，暨南大学的施小文、中国科学院西北高原生物研究所的李佩佩、南开大学孙岩、天津工业大学的王恺怡、北京中医药大学的曾敬其、爱尔兰都柏林大学的徐丽君、山东大学的高乐乐、中国农业大学的田喜、德国联邦物理技术研究院的杨林、日本名古屋大学的王晗分别获奖。

本次会议的会议论文专刊被《分析测试学报》2020年第10期和第11期分别收录。《分析测试学报》的编辑部副主任龙秀芬博士介绍了刊物定位、办刊宗旨、办刊历史、期刊的建设以及期刊的荣誉成果。该期刊自1982年创建以来，筛选优质稿件、关注社会热点、约稿组稿、组建高水平编委队伍、重视期刊数字化出版、加强期刊宣传，使得期刊的综合排名以及学术影响力逐年提高。

本课题组的卞希慧、王恺怡、武新燕、胡晓云参加了本次会议，分别做了题为《基于群体智能优化的变量选择及集成方法研究》、《一种用于复杂样品近红外光谱定量分析的集成极限学习机方法》、《灰狼算法用于玉米样品近红外光谱变量选择》和《基于萤火虫算法的极限学习机用于近红外光谱定量分析》的报告，其中卞希慧和王恺怡分别获得陆婉珍近红外光谱青年奖和优秀青年报告获奖。