福斯ANN（人工神经网络）定标帮您实现——
近红外定标“即装即用”
即使在有很多变量的情况下（如不同的原材料、不同的产品品种、多个不同参数），福斯近红外也可以做到“即装即用”。
例如：福斯近红外肉类定标在开发过程中使用了大约 30,000 个光谱数据，这些数据采集自 1989 年以来全球安装的超过 1,500 台福斯近红外肉类分析仪。
安装后一个定标即可检测猪肉、牛肉、羊肉、鸡肉等各种畜禽肉；覆盖原料、半成品和成品；检测指标包括脂肪、水分、蛋白质和胶原蛋白等多种不同参数。
处理大样品数据库
不会出现因数据库庞大而造成的定标误差大或者过拟合的问题。
提高了定标的适用范围，并且向定标中添加新样品时，不影响原定标的测试准确度。
例如：如下两图来自福斯本地近红外专家，使用实际样品检测得到。同样的一组定标样品和验证样品，上面使用ANN定标的比下面使用PLS定标的有明显优势。
大大减少定标模型的调整工作
ANN 定标能够节省时间、让操作人员更轻松，同时降低人为失误的风险。
还可以大大减少定标验证工作，更大程度减少验证时间和相关成本。如果涉及很多产品和参数，使用该方法可以显著节省成本。
丹麦福斯创新中心
正如每天在丹麦福斯创新中心工作的化学计量专家 Lars Nørgaard 所说：“我的工作是优化福斯近红外的ANN 定标，对仪器的各种参数进行设定以处理日益繁杂的任务，这让我感到激动和骄傲。”
以下背景知识摘自百度百科：
ANN（人工神经网络）
人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN ），以数学模型模拟神经元活动，是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的一种信息处理系统。
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