近红外光谱法是一种应用广泛的过程分析技术,以其快速、高效、实时、无需预处理、不破坏样本等特点,在中草药质量控制的各个环节都有广泛应用。但由于近红外光谱受检测设备、检测环境等影响很大,当检测环境、检测设备发生改变时,就可能导致原光谱模型对新条件下光谱失去预测性能。为改善这一问题,模型转移这一概念被提出。通过修正光谱数据或者修正模型转移结果,来使得原模型对新条件下检测的光谱仍然有较好的预测效果。之前主要的模型转移的方法需要有主从机一一对应的标准标样。本文提出了一个采用虚拟标样的模型转移方法,对于无法获得主从机一一对应的标准标样的情况也可以进行模型转移。本方法成功应用到了某中草药三个质量指标的近红外质量控制。本文主要内容如下:第一,以某企业所生产某中草药口服液产品为研究对象,以在生产上已经在线指导生产的模型为原模型,对模型的在线转移过程加以研究。由于工业生产上难以取得一一对应的标准标样,而口服液的一个重要质量指标——多糖,在近红外光谱区没有明显的特征吸收峰,并且使用无标样模型转移方法转移精度低、工作量大。因此,本文将无标样的样品与有标样的模型转移方法相结合,使用虚拟标样通过有标样的模型转移方法来进行模型在线转移。在主从机样品统一的情况下,对于无法获取一一对应的标准标样,使用与从机样品化学值一一对应后误差不超过3%的主机光谱作为虚拟标样进行有标样的模型转移。模型转移方法为广泛应用的直接标准化法,并结合主成分降维,提高模型转移效率以及转移性能。在转移过程中将虚拟标样与标准标样的转移结果进行对比。其结果证明使用虚拟标样进行有标样模型转移在生产上是可取的,转移模型预测相对误差满足工业上所要求的误差限。为工业上难以获取一一对应的标准标样的模型转移过程提供了新的思路,实现不同仪器及配件间的模型共享。第二,对模型转移方法的通用性进行了研究。主从机不仅光谱检测设备及配件不同,分辨率也不相同,导致光谱变量个数也不相同。某中草药口服液产品的主机光谱变量为1557个,而从机光谱变量为778个,光谱变量不同,对模型转移方法的通用性提出了挑战。本文将主机1557个变量光谱压缩为778个变量光谱,利用压缩后的778个变量光谱重建主机模型,再以重建后的主机模型为原模型,进行模型转移。模型转移结果对三个质量指标的转移数据预测相对误差满足企业要求的误差限,将转移后的模型上线应用后,对三个质量指标的盲样数据预测相对误差满足企业要求的误差限。