不同颜色冬枣可溶性固形物可见-近红外光谱分析模型构建

冬枣品质受其品种和生长环境等因素的影响,引起采后化转红指数不同,导致果实的颜色差异较大,从而影响其可溶性固形物（SSC）检测模型的分析精度。采用可见-近红外（Vis-NIR）光谱结合Norris-Williams平滑（NWS）、连续小波导数（CWD）、多元散射校正（MSC）、标准正态变量变换（SNV）和NWS-MSC五种光谱预处理方法构建不同颜色（红绿相间MJ,绿色GJ和红色RJ）冬枣SSC的偏最小二乘（PLS）定量分析模型,分别采用MJ,GJ,RJ,MJ-GJ和MJ-GJ-RJ五个样品集合建立冬枣SSC的定量分析模型,并采用由MJ-GJ-RJ三种颜色冬枣样品组成的测试集进行模型的评价;以不同建模样品集（校正集）的校正相关系数（R_c）和交互验证均方根误差（RMSECV）作为构建最优模型的评价指标;测试集的预测相关系数（R_p）和预测均方根误差（RMSEP）用于模型预测精度的评价。研究结果表明：分别采用MJ,GJ和RJ的独立样品集进行建模时,模型仅对具有相同颜色的冬枣样品的SSC实现了较好的预测;分别在MJ样品中加入GJ和GJ-RJ样品进行MJ-GJ和MJ-GJ-RJ两个混合样品集的定量模型的构建时,MJ-GJ模型对MJ和GJ样品的SSC具有较好的预测效果,其RMSECV,R_c,RMSEP,R_p分别为1.108,0.698,0.980,0.724和1.108,0.698,0.983,0.822,而对RJ样品的预测误差较大,模型的RMSECV,R_c,RMSEP,R_p为1.108,0.698,1.928,0.597;而MJ-GJ-RJ模型对三种颜色的冬枣SSC均有较好的预测结果：MJ-GJ-RJ模型对MJ样品的SSC模型的RMSECV,R_c,RMSEP,R_p为1.158,0.796,1.077,0.668;对GJ样品的SSC模型的RMSECV,R_c,RMSEP,R_p为1.158,0.796,0.881,0.861;对RJ样品的SSC模型的RMSECV,R_c,RMSEP,R_p为1.158,0.796,1.140,0.841;采用蒙特卡罗无信息变量消除（MCUVE）方法进一步对MJ-GJ-RJ样品集光谱的特征变量进行优选后,模型的R_c和R_p分别由原来的0.796和0.864提高到0.884和0.922,模型的RMSECV和RMSEP分别由1.158和0.946减小到0.886和0.721,模型具有较好的分析精度。采用可见-近红外光谱对不同颜色冬枣的SSC进行分析时,当建模集样品与测试集样品颜色属性相似或选择性质相似的建模变量进行模型构建时,模型具有更好的通用性。     

基于最优光谱指数的大豆叶片叶绿素含量反演模型研究

叶绿素含量的准确获取及预测可为作物种植的精准化管理提供理论依据。利用最优光谱指数建立大豆叶绿素含量反演模型,以大豆花芽分化期叶片为研究对象,获取高光谱和叶绿素含量数据。首先构建了7种与叶绿素含量相关的典型光谱指数,分别为比值指数（RI）、差值指数（DI）、归一化差值植被指数（NDVI）、修正简单比值指数（mSR）、修正归一化差值指数（mNDI）、土壤调节植被指数（SAVI）和三角形植被指数（TVI）,并对原始高光谱进行一阶微分（FD）处理,随后分别对原始和一阶微分高光谱在全光谱波长范围内两两组合所有波长,进行14个光谱指数的计算。再采用相关矩阵法进行最优光谱指数的提取,将所有波长组合计算出的光谱指数与叶绿素含量进行相关性分析,以相关系数最大值为指标,提取出14组最优的波长组合,并进行对应光谱指数值的计算作为最优光谱指数。最后将最优光谱指数划分为3组模型输入变量,分别与偏最小二乘回归（PLS）、最小二乘支持向量机回归（LSSVM）和套索算法LASSO回归3种方法组合建模并对比分析,以决定系数R2_c,R2_p和均方根误差RMSEC,RMSEP作为模型评价指标,最终优选出精度最高的大豆叶片绿素含量反演模型。结果表明：14组最优光谱指数波长组合分别为RI（728,727）,DI（735,732）,NDVI（728,727）,mSR（728,727）,mNDI（728,727）,SAVI（728,727）,TVI（1 007,708）,FDRI（727,708）,FDDI（727,788）,FDNDVI（726,705）,FDmSR（726,705）,FDmNDI（726,705）,FDSAVI（727,788）和FDTVI（760,698）,相关系数最大值r_max均大于0.8。建立最优模型的方法为输入变量为一阶微分光谱指数（组合2）与LSSVM组合的建模方法,所建模型的R2_c=0.751 8,R2_p=0.836 0,RMSEC=1.361 2,RMSEP=1.220 4,表明模型精度较高,可为大面积监测大豆的生长状态提供参考。     

高光谱成像技术的三文鱼多品质指标的预测与分布可视化研究

采用颜色、剪切力和K值评价冰鲜与冻融三文鱼的品质,利用高光谱成像技术结合化学计量学方法对三个品质指标进行预测,并讨论了不同波长选择算法所建模型的预测效果。准备不同冻融次数三文鱼样本,进行高光谱数据采集和品质指标真实值的测定。采用六种预处理方法减少光谱数据中暗电流以及噪声的干扰,采用竞争性自适应重加权算法（CARS）、区间变量迭代空间收缩法(iVISSA), iVISSA-CARS筛选出与待测指标相关的变量,通过比较三种波长选择算法筛选的特征变量所建偏最小二乘(PLS)模型的预测结果,优选出三个品质指标最佳的变量选择方法。结果表明1st Der-CARS-PLS模型对颜色中的a*预测效果最好,筛选出的51个变量建立模型的R_c和R_p分别为0.931 6和0.929 7,RMSECV和RMSEP分别为0.716和0.735;2nd Der-CARS-PLS模型对剪切力的预测效果最好,筛选出的61个特征变量建立模型的R_c和R_p分别为0.892 1和0.887 3,RMSECV和RMSEP分别为0.67 N和0.80 N;模型N-CARS-PLS取得了K值最好的预测效果,筛选出的51个特征变量所建模型的R_c,R_p,RMSECV和RMSEP分别为0.951 4, 0.950 0, 1.33, 1.53。说明CARS变量筛选方法能够有效提取与特征指标相关的变量,提高模型的预测性能。除此之外,特征变量筛选联合算法iVISSA-CARS-PLS对三个指标的预测也取得了较好的结果,对三个指标测试集的R_p分别为CARS-PLS预测模型的97.48%,97.02%,98.98%,而所用变量数仅为CARS-PLS的60.78%,62.29%,60.78%,说明变量筛选组合算法极大的减少了建立模型所用的数据量。三个指标的CARS-PLS以及iVISSA-CARS-PLS模型取得的预测效果均高于iVISSA-PLS,说明对于三文鱼三个品质指标的预测,CARS波长点筛选策略优于iVISSA波段选择策略。将优选出来的PLS模型分别用于构建三个品质指标的可视化分布图,清楚的展示了不同冻融次数三个品质指标的大小以及空间分布。因此,高光谱成像技术结合化学计量学方法可以较好的表征三文鱼的品质指标,为三文鱼多品质指标的同时快速检测提供了部分理论参考。     

多模式可调节光学机构的苹果可溶性固形物近红外光谱检测

利用多模式可调节的光学机构采集了苹果漫透射、全透射和漫反射三种检测方式的光谱,研究在不同的检测方式下苹果的光谱特征并采用PLS建立苹果可溶性固形物含量SSC预测的模型。首先分别采集每个样品赤道上四点的漫透射、全透射和漫反射光谱,然后分别使用多元散射校正MSC、基线偏移校正BOC、归一化Normalize和高斯滤波平滑GFS等方法对平均后的120个光谱做预处理,并结合竞争性自适应权重取样CARS法对漫反射光谱进行特征波长筛选,最后采用偏最小二乘法PLS回归建立预测苹果SSC的模型,并另购30个苹果验证模型性能。结果表明,苹果在三种检测方式下采集的光谱吸收峰和波谷所处的波段大致相同,但光谱强度有差异。三种光谱经3点高斯滤波平滑GFS预处理后建立预测苹果SSC含量的模型均取得很好的结果。漫透射的模型性能为R_cal=0.972,R_pre=0.967和RMSEC=0.436%,RMSEP=0.507%;全透射的模型性能为R_cal=0.964、R_pre=0.957和RMSEC=0.5%,RMSEP=0.574%;漫反射的模型性能为R_cal=0.963,R_pre=0.949和RMSEC=0.522%,RMSEP=0.536%;三种光谱经归一化预处理后融合建模的模型性能为R_cal=0.894,R_pre=0.857和RMSEC=0.836%,RMSEP=0.966%。进一步将漫反射光谱结合CARS算法筛选特征波长,使用119个变量建立模型的性能为R_cal=0.986,R_pre=0.977和RMSEC=0.323%,RMSEP=0.362%。最后将该模型导入新型多模式可调节的水果检测系统中,使用30个未参与建模的冰糖心苹果检验该模型预测苹果SSC的性能。结果显示30个外部验证集的相关系数为0.906,验证均方根误差为0.707%。进一步表明使用多模式可调节的水果内部品质检测系统采集的漫反射光谱结合光谱预处理、波段筛选算法和偏最小二乘回归方法可以建立较好的模型预测苹果可溶性固形物SSC含量。本研究为苹果的品质检测提供新的技术支持。     

光谱重构油菜叶绿素含量快速检测方法及设备研制

为了实现油菜叶片中叶绿素含量的快速无损检测,开发了手持式多光谱成像系统用于采集油菜叶片在460,520,660,740,840和940 nm 六个波段的光谱图像。将一台能够采集可见光/近红外（380～1 023 nm）512个波段光谱图像但是价格高昂且体积大的室内高光谱成像系统作为参考仪器,将手持式多光谱成像系统作为目标仪器后,采用伪逆法（pseudo-inverse method）求得高光谱成像系统和多光谱成像系统两台仪器之间的转换矩阵F,从而实现6个波段的多光谱图像向512个波段的高光谱图像的重构,提高了手持式设备的光谱分辨率。运用偏最小二乘回归算法（PLSR）建立了重构的光谱与油菜叶片的叶绿素含量之间的关系模型。结果表明,重构的可见光范围内的光谱反射率与叶绿素浓度之间具有很强的相关性,PLSR回归模型建模集的决定系数R2_c为0.82,建模集均方根误差RMESC为1.98,预测集的决定系数R2_p为0.78,预测集均方根误差RMESP为1.50,RPD为2.14。虽然应用本文开发的手持式成像系统结合PLSR模型实现油菜叶绿素含量快速无损预测的精度低于基于室内高光谱成像系统获得的高光谱图像建立的PLSR模型（R2_c,RMESC,R2_p,RMESP和RPD分别为0.90,1.41,0.82,1.36和2.37）,但是明显优于基于原始多光谱成像系统4个波段（460,520,660和740 nm）反射率建立的PLSR模型得到的结果（R2_c,RMESC,R2_p,RMESP和RPD分别为0.78,2.06,0.72,1.85和1.88）。表明光谱重构技术可提高多光谱成像预测油菜叶绿素含量的精度,并且与室内高光谱成像系统相比,开发的手持式设备具有体积小、成本低廉和操作简便等优点,可为田间油菜叶片的生理状态和养分检测及可视化表达提供技术支持。     

基于最小角回归与GA-PLS的NIR光谱变量选择方法

近红外(NIR)光谱一般具有较多的波长变量数,对其直接或间接地进行变量选择是提高模型稳定性能及预测性能的关键。最小角回归(LAR)是一种相对较新和有效的机器学习算法,常用于进行回归分析和变量选择。面向光谱建模应用,提出一种LAR结合遗传偏最小二乘法(GA-PLS)的变量选择方法,可有效筛选出少数特征波长点。首先在全光谱区利用LAR消除变量间的共线性得到初筛波长点,然后用GA-PLS对LAR筛选出的波长点进一步优选从而得到最终建模用的特征波长点。为验证本文方法的有效性,以药片和汽油的近红外光谱回归分析作为应用案例,对原光谱进行预处理后,采用该方法进行变量筛选,然后分别建模其中的活性成分含量和C10含量。结果显示,在这两个应用中,最终优化得到的特征波长点数均只需七个,而两者的预测决定系数R2_p分别达到0.933 9和0.951 9,与全光谱、无信息变量消除法(UVE)和连续投影算法(SPA)等方法相比,特征波长点更少,同时R2_p和预测均方根误差RMSEP值更优。因此,LAR结合GA-PLS,能有效地从近红外光谱中选择出信息变量从而减少建模波数,提高预测精度,拥有较好的模型解释性。该方法可为特定领域的专用光谱仪设计提供有效的波长筛选工具。     

桂花酒中山梨酸钾拉曼表面增强预测模型在其他果酒中的传递

自行搭建的拉曼光谱点扫描系统,以柠檬酸钠还原法配制的SC银溶胶为表面增强剂,建立了桂花酒中山梨酸钾的定量预测模型,模型校正集决定系数(R2_C)和均方根误差(RMSEC)分别为0.978 9和0.070 3 g·kg-1,验证集决定系数(R2_P)和均方根误差(RMSEP)分别为0.934和0.165 7 g·kg-1。桂花酒中山梨酸钾的定量预测模型为主光谱模型,结合K/S算法,探讨了基于DS算法和PDS算法将桂花酒主光谱模型向杨梅酒的修正传递方法。结果显示,用K/S算法选取4个杨梅酒样品,基于DS算法传递桂花酒主光谱模型验证结果R_P和RMSEP值分别为0.906 1和0.215 0 g·kg-1。K/S算法选取3个杨梅酒样品(窗口宽度为5),基于PDS算法传递桂花酒主光谱模型验证结果R_P和RMSEP值分别为0.905 5和0.225 0 g·kg-1。DS算法和PDS算法均可以用少量样品将桂花酒中山梨酸钾的主光谱预测模型有效传递给杨梅酒,实现了一种被测物预测模型在同类物种间的传递,具有重要实用意义。     

近红外光谱Elastic Net建模方法与应用

当近红外光谱信息远大于样本量时，对光谱信息进行自动变量选择进而建立光谱与样品含量的稀疏线性模型重要且具有挑战性。利用近红外光谱，将变量选择方法Elastic Net用于聚苯醚生产过程中微量成分邻甲酚的测量，建立近红外光谱与邻甲酚含量之间的定量校正模型，并将其模型预测效果与Lasso方法进行对比。在变量数目远远大于样本量的情形下，Lasso方法虽可实现变量选择，但由于对系数的过度压缩，使得模型的预测精度受到影响，而Elastic Net通过增加L2惩罚项避免了过多删失数据，可以提高模型预测精度。为了验证Elastic Net方法的模型性能指标，用复相关系数R2和调整的复相关系数R2_a来评价模型的可解释性，利用平均相对预测误差MRPE(mean relative prediction error)和预测相关系数Rp来评价模型的预测精度。Lasso方法建立的模型性能指标为：R2=0.94，R2_a=0.93，MRPE=4.51％，R_p=0.96；Elastic Net方法的性能指标为：R2=0.97，R2_a=1，MRPE=3.25％，R_p=0.98。结果表明，Elastic Net所建立模型的性能指标优于Lasso方法，可以得到可解释性较强和预测精度较高的稀疏线性模型。     

优化光谱指数的露天煤矿区土壤重金属含量估算

光谱学提供了对土壤中许多元素进行定量分析和快速无损检测的方法。可见光和近红外反射光谱（Vis-NIR）为研究土壤重金属污染提供了一个有用的工具。于新疆准东露天煤矿区采集51个0～10 cm深度的土壤样品，在实验室中分别测定样品的有机质（SOM）含量、重金属砷（As）含量与高光谱；使用基于JAVA语言自主开发的两波段组合软件V1.0（No: 2018R11S177501）计算不同高光谱数据变换形式（原始反射率（R），倒数（1/R），对数（lgR）和平方根（）下Vis-NIR区域（400~2 400 nm）所有两波段组合得到的优化光谱指数（NPDI）与As的相关性，在最优光谱指数（|r|≥0.73和p=0.001）中通过变量重要性准则（VIP）进一步筛选VIP≥1的指数作为模型自变量，基于地理加权回归（GWR）模型估算As含量并使用四个交叉验证度量标准：相对分析误差（RPD），决定系数（R2），均方根误差（RMSE）和最小信息准则（ACI）评价模型精度，从而探讨优化光谱指数方法应用于高光谱检测露天煤矿区土壤重金属砷含量的可行性。结果表明：(1）研究区As含量离散度较高，所有样品中SOM含量均小于2％，且As含量与SOM含量在0.01的显著性水平上无显著相关性（|r|=0.113）。（2）As含量与单波段光谱反射率的相关性很低（|r|≤0.228），而通过R，1/R，lgR，计算的NPDIs与As含量的相关性在近红外（NIR，780~1 100 nm）和短波红外（SWIR，1 100~1 935 nm）光谱中发现最高的相关系数和最低的p值（|r|≥0.73和p=0.001），在长波近红外（LW-NIR）区域基于R形成的NPDIs与As含量相关性最高（|r|=0.74）。（3）VIP方法分别筛选NPDI_{R（1 417/1 246）}，NPDI_{1/R（799/953，825/947）}、NPDI_{sqrt-R（1 023/1 257，1 008/1 249，1 021/1 250，1 020/1 247）}和NPDI_{lgR（801/953，811/953，817/951，825/947，828/945）}为GWR模型自变量。(4）从4个预测模型的表现可以看出，Model-a（R）与其他三个模型（Model-b（1/R），Model-c（）和Model-d（lgR））相比，它具有最高的验证系数（R2=0.831，RMSE=4.912 μg·g-1，RPD=2.321）和最低的最小信息准则值（AIC=179.96）。优化光谱指数NPDI_{R(1 417/1 246)}有助于快速准确地估算As含量，为进一步获取地表土壤重金属污染分布信息提供理论支持和应用参考，促进露天煤矿区环境污染快速有效调查和生态可持续发展。     

改进特征波段选取和混合集成建模的东北粳稻叶绿素含量估算

利用光谱信息快速、无损和准确的检测水稻冠层叶片叶绿素含量,对水稻的长势评估、精准施肥、科学管理都具有非常重要的现实意义。以东北粳稻为研究对象,以小区试验为基础,获取关键生长期的水稻冠层高光谱数据。首先采用标准正态变量校正法（SNV）对光谱数据进行预处理,针对处理后光谱数据,以随机蛙跳（RF）算法为基础,结合相关系数分析法（CC）和续投影算法（SPA）,提出一种融合两种初选波段的改进型随机蛙跳算法（fpb-RF）筛选叶绿素含量的特征波段,并分别与标准RF,CC 和SPA方法进行对比。以提取的特征波段作为输入,结合线性模型和非线性模型各自优势,提出一种高斯过程回归（GPR）补偿偏最小二乘（PLSR）的叶绿素含量混合预测模型（GPR-P）：利用PLSR法对水稻叶绿素含量初步预测,得到叶绿素含量的线性趋势,然后利用具有较好非线性逼近能力的GPR对PLSR模型偏差进行预测,两者叠加得到最终预测值。为了验证所提方法优越性,以不同方法提取的特征波段作为输入,分别建立PLSR、最小二乘支持向量机（LSSVM）、BP神经网络预测模型。结果表明：相同预测模型条件下,改进fpb-RF算法提取特征波段作为输入可较好的降低模型复杂性、提高模型预测性能,各模型测试集的决定系数（R2_P）和训练集的决定系数（R2_C）均高于0.704 7。另外,在各算法提取特征波段进行建模时,GPR-P模型的R2_C和R2_P均高于0.755 3,其中,采用fpb-RF方法提取的特征波段作为输入建立的GPR-P模型预测精度最高,R2_C和R2_P分别为 0.781 5和0.779 6,RMSEC和RMSEP分别为0.904 1和0.928 3 mg·L-1,可为东北粳稻叶绿素含量的检测与评估提供有价值的参考和借鉴作用。     

基于近红外光谱分析的高丹草种子发芽率检测研究

高丹草中粗蛋白质以及碳水化合物的含量丰富,适合青贮处理.优质的高丹草种子是发展畜牧业十分重要的前提,发芽率是检验种子质量最常规的指标之一,播前种子发芽率检测与筛选十分必要.现阶段采用发芽试验法进行种子发芽率的检测,周期长、成本高.基于此,提出利用近红外光谱对高丹草种子进行发芽率的快速、无损检测.选择适量的高丹草种子样品...     

荧光光谱法检测水质COD时温度、浊度、pH的影响分析

以COD标准液为研究对象,基于特定激发波长下的荧光发射光谱数据,采用化学计量学算法对水质COD进行了检测,分析了水的温度、浊度和pH的变化对发射光谱的影响,并对相关参数的影响进行了补偿校正。在此基础上建立了多参量共同作用时对水质COD预测模型的补偿校正方法。首先采用荧光光谱法对浓度范围为1～55 mg·L-1水质化学需氧量(COD)标准溶液进行三维荧光光谱的采集,去除散射峰以后采用基于蚁群算法优化的偏最小二乘法(ACO-iPLS)对不同激发波长(Ex=255～285 nm,间隔为5 nm)下的荧光发射光谱(Em=275～450nm)数据进行特征提取并采用基于粒子群优化的最小二乘支持向量机算法(PSO-LSSVM)进行预测模型的建立。结果表明,不同激发波长下的荧光发射光谱数据模型的检验集决定系数R2_p在0.961 8～0.998 1范围内,当采用波长为Ex=270 nm的激发光作用时所激发出的荧光发射光谱数据所建模型的效果最优,其检验集决定系数R2_p=0.998 1,预测均方根误差RMSEP=0.348 3 mg·L-1。其次,对温度、浊度、pH对荧光光谱法检测水质COD的影响进行了分析,并给出了相应的补偿模型。结果表明,温度和浊度在检测水质COD时对荧光光谱的影响不可忽略,但通过建立补偿模型可以对其影响进行有效的补偿校正,温度补偿后荧光数据模型的整体平均偏差Bias=0.130 6 mg·L-1,经浊度补偿后可以很好的校正浊度变化对荧光光谱法检测水质COD的影响,而pH范围在4～12.3内变化时对荧光光谱的影响相对较小,因此可忽略。最后,结合单一影响因素的分析结果,对荧光光谱法检测水质COD时水体的多种环境因素(温度、浊度、pH)共同作用的影响进行了分析。实验结果表明,忽略pH影响后,可以采用对温度和浊度同时补偿的方法对二者的影响进行有效的校正。该结果可为水质参数光学传感器在调试过程中抑制环境因素的影响提供参考。     

近红外光谱技术快速检测莲子粉

莲子是我国重要的药食同源食物,与莲子营养价值相当、便于食用的莲子粉备受消费者青睐。为保证莲子粉的品质,利用近红外光谱(NIRs)技术对掺杂小麦粉、玉米粉和地瓜粉的莲子粉进行鉴定,在样品类别已知下利用支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LS-SVM)、偏最小二乘法-判别分析(PLS-DA)模型进行判别,在样品类别未知下基于聚类算法进行判别。同时,对莲子粉中水分含量利用偏最小二乘(PLS)回归进行定量分析。结果表明,LS-SVM模型对纯莲子粉样品与掺入小麦粉、玉米粉和地瓜粉的莲子粉样品的判别率达到100%;基于聚类算法能够有效识别掺入5%地瓜粉、小麦粉和玉米粉的莲子粉样品;PLS模型对莲子粉中水分含量预测综合性能良好,其中经过标准化预处理得到模型效果最佳,其R2_c,RMSEC,R2_p和RMSEP分别达到0.973 2,0.111 5,0.969 5和0.118 9。近红外光谱技术能为隐蔽的莲子粉掺杂的鉴别以及莲子粉中水分含量监控提供一种快速、准确、无损检测的分析方法,为保证高档次莲子品质提供一种有益的思路。     

小波变换的潮滩沉积物含水量预测

潮滩沉积物水分的分布在空间和时间上会有很大的变化,含水量的变化会导致沉积物中生源要素含量的变化.因此,实时、准确、快速的监测潮滩沉积物含水量,对了解潮滩的各种特性,掌握潮滩生源要素信息,潮滩资源的开发有着重要意义.采集青岛市东大洋村潮间带的沉积物115份,分别测定新鲜样品、风干4周、风干8周样品的可见近红外光谱和含水量...     

拉曼光谱结合偏最小二乘的甲醇汽油甲醇含量快速定量分析方法研究

甲醇汽油是一种用以替代传统汽油的新型燃料,其品质受到甲醇含量的严重影响。因此,甲醇汽油中甲醇含量的快速分析对其品质把控具有深远意义。基于拉曼光谱（Raman）结合偏最小二乘（PLS）建立了一种甲醇汽油中甲醇含量快速定量分析方法。采用激光拉曼光谱仪对49组甲醇汽油样品的Raman光谱进行采集,并进行光谱解析。比较了五种光谱预处理方法对甲醇汽油原始Raman光谱的预处理效果,并采用变量重要性投影（VIP）对小波变换（WT）预处理后的甲醇汽油Raman光谱数据进行了特征变量提取。其次,采用五折交叉验证（5-flod cross-validation (CV)）对PLS校正模型的潜变量数目（LVs）及VIP阈值进行优化。在最优输入变量和模型参数下,分别构建了基于不同输入变量的PLS模型。研究表明,相较于原始光谱-偏最小二乘模型（RAW-PLS）和小波变换-偏最小二乘模型（WT-PLS）,变量重要性投影-偏最小二乘模型（VIP-PLS）可以获得更好的分析性能,其预测集决定系数（R2_p）为0.960 4,均方根误差（RMSEP）为0.0341。因此,Raman光谱结合PLS是一种快速准确的甲醇汽油中甲醇含量分析方法。