应用近红外光谱投影模型法分析烟叶的部位特征

以自2003年至2012年在国内外主要烤烟产地收集的5 170个烟叶样品的近红外光谱为试验对象, 其中典型上部烟叶光谱1 394 条, 中部2 550条, 下部1 226条;应用基于主成分及Fisher准则(PPF)的方法建立投影分析模型,遵循相邻主成分数下得到的投影结果没有显著性差异和主成分个数尽量少的原则,推荐主成分数为4下建立投影分析模型,模型结果表明：上、下部烟叶的近红外光谱特征具有显著差别,基本实现完全区分;而中部烟叶分别与上部和下部具有一定程度重叠,这与部位本身具有连续性特征的实际情况相符合。同时,依据模型得到的预测样品投影值与模型中各类投影均值之间的欧氏距离,对预测样品给出最近和次近类别及描述部位特征程度的量化分值,并结合模型中各类投影值的离散度以及设定的阈值,将预测结果细化为典型上、上偏中、中偏上、典型中、中偏下、下偏中、典型下等7类或超模型范围样品;应用2012年在实际复烤生产加工中取得的不同部位、不同产地的34个烟叶样品验证了分析结果的合理性。该种分析方式,不仅可以实现预测样品的判别分析,而且可得到关于预测样品更丰富的属性特征信息,可对烟草工业企业实现原料的均值化加工和烟叶配方等提供指导。     

基于近红外光谱和SIMCA算法的烟叶部位相似性分析

烟叶的外观特征能反映其内在品质,不同部位、品种、成熟度的烟叶在外观上表现出来的特征为烟叶生产加工提供了标准和依据.烟叶根据其在植株上着生位置不同可分为5个部位,分别为:顶叶、上二棚叶、腰叶、下二棚叶和脚叶.文章以2008年云南玉溪地区K326品种的5个部位各100份烟叶样品为实验材料,采集了500个近红外光谱数据,应用基于SIMCA算法的相似性分析数学模型,对不同部位烟叶的近红外光谱进行了相似性分析.实验结果表明,基于近红外光谱的烟叶部位相似性分析结果与实际烟叶部位之间的相似性程度是相符的,部位之间相距越大其相似性越差,同时相邻部位之间的相似程度是不同的.该研究对基于SIMCA算法的主成分数确定进行了讨论,并实现了类别间相似性的量化分析,对于烟叶复烤配方的替代、调整以及进行工业分级的评价等具有指导意义.     

基于红外与近红外光谱的烟叶部位识别

以烟叶样品的红外及近红外光谱为基础,采用基于主成分分析的马氏距离判别模型,研究了不同类型仪器、建模区间、模型参数及光谱预处理方式对烟叶部位识别准确率的影响。结果表明根据红外和近红外光谱均可对烟叶部位进行良好识别,近红外光谱因包含的样品信息更为丰富,可以得到比红外光谱更好的识别效果。其中仪器A的二阶导数光谱给出的烟叶部位识别准确率最高,可达94.11%;仪器B的一阶导数及SNV光谱给出的烟叶部位识别准确率次之,为88.24%;Nicolet公司的Antaris360傅里叶红外仪的一阶导数光谱给出的烟叶部位识别准确率为82.35%。对于同一仪器,最佳建模区间及主成分个数随样本情况及光谱预处理方式而变。     

应用可见-近红外光谱技术进行白醋品牌和pH值的快速检测

提出了一种基于可见-近红外透射光谱技术快速判别白醋品牌和测定pH值的方法。应用可见-近红外透射光谱获取不同品牌白醋的透射光谱曲线,并对获得的原始光谱数据进行平滑、变量标准化以及一阶导数等预处理,然后利用主成分分析对原始光谱数据进行聚类分析,根据主成分的累计贡献率选取主成分数,并将所选取的主成分作为三层BP神经网络的输入。通过定标集样本对BP神经网络进行训练,得到三层优化神经网络结构：5输入层节点,6隐含层节点和2输出层节点,各层传递函数均采用Sigmoid函数。利用该模型对预测集样本进行预测。实验结果表明在阈值设定为±0.1的情况下该模型对预测集样本品牌鉴别准确率达到了100%,pH预测值与实际测量值偏差小于5%,得到了理想的结果。所以利用可见-近红外光谱技术结合主成分分析和神经网络算法能够快速准确的判定白醋品牌和pH值。     

典型块状煤的可见-近红外光谱特征研究

因可见-近红外波段反射光谱测试方便,仪器成本较低,适用于在线分析,为此针对煤在可见-近红外波段的反射光谱曲线特征规律及其产生机理进行了研究分析。从晋、鲁、宁、吉地区煤矿收集了无烟煤、烟煤、褐煤三大类型中的12种典型煤样,按煤阶从高到低具体包括无烟煤一号、无烟煤二号、贫煤、贫瘦煤、瘦煤、焦煤、肥煤、1/3焦煤、气肥煤、气煤、褐煤一号、褐煤二号,在实验室利用地物光谱仪采集了块状煤样在可见-近红外波段的反射光谱曲线。通过对光谱曲线特征分析,发现无烟煤的反射光谱曲线整体上趋于水平方向,吸收谷特征不明显,随煤阶的降低,光谱反射率、近红外波段光谱斜率整体上呈增加趋势,较明显的吸收谷特征增多且吸收强度增加,有13个较明显的吸收谷特征波段。通过X射线衍射分析（XRD）测定了煤样的碳材料结构和矿物成分,煤非晶质性分子结构的芳构化趋势对煤阶升高时光谱反射率降低、反射曲线趋于平缓起到主要作用。当煤阶降低时,以脂肪侧链为主的有机吸收基团的中红外波段基频在近红外波段的倍频和合频产生众多吸收叠加,绝大多数吸收谷特征不明显,相对较为明显的吸收谷产生在1 700和2 300 nm附近。同时含Fe等过渡金属的矿物、H₂O、粘土矿物等无机物成分也是煤反射光谱曲线吸收谷特征增多的因素。通过对实验煤样X射线荧光分析（XRF）和工业分析测定了煤样中Fe和Al等矿物元素成分含量和空气干燥基水分、灰分、挥发分、固定碳含量,得出煤反射光谱曲线的近红外波段光谱斜率与挥发分产率、固定碳含量分别呈正、负相关性。H₂O谱带吸收深度之和与内在水分含量线性相关性较好,Fe和Al含量与相关波段吸收谷深度之和基本呈线性关系,而主要由有机基团倍频和合频所产生的1 700和2 300 nm附近两处吸收谷深度之和与挥发分产率线性相关性较差。获得典型块状煤种的可见-近红外波段反射光谱特征,为煤矿区高光谱遥感以及煤光谱数据库的建立提供依据,也为直接利用可见-近红外波段的反射光谱曲线波形特征快速、低成本、定性地识别煤种类提供参考;同时对煤矿用煤炭探测光谱传感器的研制具有重要意义。     

应用近红外光谱分析云南主要烟叶生产基地之间的烟叶特性

以2010年红塔集团在云南4个烟叶生产基地内收集的中部上等烟叶样品为试验对象,其中玉溪、楚雄、昭通的烤烟品种为K326,大理的烤烟品种为红大,共计烟叶近红外光谱1 276条;应用光谱特征投影及相关分析等方法对不同烤烟生产基地之间烟叶近红外光谱的分析结果表明：将样品随机按2：1划分为分析集与验证集后,其分析集与验证集的一维、二维投影均值的相关系数都达到0.99以上,具有较好的一致性;同时,应用一种相似度计算方法得到了不同基地的烟叶样品光谱之间的相似度值,该相似度值可为烟叶的种植规划、质量管理以及烟草工业企业的原料收购和烟叶配方等提供参考。     

近红外漫反射线性加和光谱在烟叶复烤配方中的应用

应用近红外光谱分析技术进行烟叶复烤配方的辅助分析以及设计过程中,需要大量的不同混合比例的样品光谱,而混合样品光谱在实际生产过程中是很难获得的;且不同分级的样品很难实现均匀混合,不可避免的引入误差.文章提出了应用近红外漫反射光谱的线性加和原理产生"理论混合均匀光谱"来代替实际的混合样品光谱,不仅能够消除混合不均匀造成的误...     

应用近红外光谱投影模型法分析烟叶的产区与风格特征

以在2003年—2012年向国内17个主要烤烟产地,五大烟叶生态产区,收集的4 733个烟叶样品的近红外光谱为试验对象, 其中浓香型烟叶光谱1 580条, 清香型2 004条, 中间香型1 149条;应用基于主成分及Fisher准则(PPF)的方法建立烟叶生态产区和风格特征的投影分析模型,以生态产区模型的分析结果阐释了烟叶香型风格划分的合理性,并依据风格特征模型得到的预测样品投影值与模型中各类投影均值之间的欧氏距离,对预测样品给出最近和次近类别及描述风格特征程度的量化分值,结合模型中各类投影值的离散度以及设定阈值,将预测结果细化为典型浓、浓偏中、中偏浓、典型中、中偏清、清偏中、典型清、清透浓、浓透清等9类或超模型范围样品;应用2102在实际复烤生产加工及各烟叶原料基地中收集的不同部位、不同产地的35个烟叶样品验证了分析结果的合理性。该种分析方式,不仅可以实现预测样品的判别分析,并且可得到关于预测样品更细化的风格特征信息,可对烟草工业企业实现原料的跨区组合及叶组配方等提供指导。     

应用近红外光谱分析不同年度工业分级烟叶的特性

以红塔集团2007年—2010年在云南省玉溪烤烟产区内采集的主要工业分级烟叶样品为试验对象,其品种为红大,包括不同部位及色组的主要工业分级,共计近红外光谱5 730条;应用光谱特征投影及相关分析方法对不同年度的主要分级烟叶近红外光谱的分析结果表明：相同年度下,将各类型工业分级样品随机按2∶1划分为分析集与验证集后,其分析集与验证集特征投影均值的相关系数达0.98以上,具有较好的一致性;不同年度间,其工业分级样品光谱特征投影均值的相关系数在0.97以上,其中年度一致性最高的是2008年和2009年,较低的是2007年和2010年。同时,应用一种相似度计算方法得到了各工业分级样品光谱之间的相似度值,该相似度值以及不同年度之间的一致性系数,可为烟叶的模块配方组合或替代等提供量化的参考数据。     

空间分辨光谱和可见/近红外光谱的番茄颜色等级判别

比较分析空间分辨光谱和单点可见/近红外光谱（可见/短波近红外光谱和中波近红外光谱）对番茄颜色的识别能力。根据番茄表面和内部颜色将600个样品分为6个等级（green, breaker, turning, pink, light red和red）。分别利用新型空间分辨光谱系统（550~1 650 nm）,可见/短波近红外光谱仪（400~1 100 nm）和中波近红外光谱仪（900~1 700 nm）采集番茄的空间分辨（spatially-resolved, SR）光谱和单点可见/近红外（SP Vis/NIR）光谱,建立番茄等级的偏最小二乘判别（PLSDA）模型,比较其对番茄颜色等级的预测效果。结果表明, SR光谱组合可在最佳单一SR光谱基础上进一步提高番茄颜色的识别能力,对番茄表面颜色和内部颜色的识别率可分别达到98.8%和84.6%。光源-检测器距离较近的SR光谱对番茄表面颜色的识别有帮助,而光源-检测器距离较远的SR光谱能较好的判别番茄内部颜色。SP NIR光谱在对番茄表面颜色判别中与SR光谱具有一定可比性,其分类准确率可达到95%,但SP Vis/NIR光谱在对番茄内部颜色识别中具有较低的分类准确率,分类结果远不如SR光谱,说明SR光谱比SP Vis/NIR光谱对番茄颜色的判别更具潜力。     

基于可见-近红外光谱技术预测茶鲜叶全氮含量

为快速无损监测茶树氮素营养及其生长状况,基于可见-近红外光谱技术建立了茶鲜叶全氮含量的预测模型。以茶鲜叶为对象,田间试验使用便携式光谱仪采集叶片漫反射光谱信息,通过不同预处理和统计分析,建立茶鲜叶全氮含量预测的光谱模型。试验共采集111个样品,其中86个样品作校正集,25个样品作预测集。通过一阶导数与滑动平均滤波相结合的预处理方法,用7个主成分建立的偏最小二乘模型最好,其校正集均方根误差(RMSEC)为0.097 3,预测集的相关系数为0.888 1,预测均方根误差(RMSEP)为0.130 4,预测的平均相对误差为4.339%。研究结果表明,利用可见-近红外光谱技术可以很好地预测茶鲜叶全氮含量,对于快速实时监测茶树长势和施肥管理具有重要指导意义。     

颗粒度对不同煤种可见光-近红外光谱的影响

煤炭是我国最主要的能源,在开采、运输、洗选加工、精煤储运等过程中都需要及时了解煤的成分、含量以及混矸程度,以便掌握和监控煤炭质量。目前,基于可见光-近红外反射光谱的煤炭原位测试技术已经成为一个研究热点。颗粒度是影响光谱特征的重要因素,开展颗粒度对不同煤种反射光谱特征的影响研究,对于深刻认识煤的光谱特征,进而提高煤光谱识别精度具有重要意义。为此,选取我国主要煤炭富集区（包括内蒙古乌海、新疆哈密、山西阳泉）的褐煤、烟煤、无烟煤为研究对象,利用SVC HR-1024光谱仪对不同颗粒度煤样的可见光-近红外光谱进行测试,分析了颗粒度对煤样光谱反射率的影响规律,以及颗粒度对于不同煤种光谱影响的差异。在此基础上,对实验现象背后的物理机理进行了分析讨论。研究表明,变质程度不同的煤反射光谱特征基本相似,即在可见光波段反射率较低且随波长增加出现缓慢下降趋势,在近红外波段快速上升。当煤样颗粒度>0.10 mm时,颗粒度大小对光谱特征的影响较小,煤样反射光谱特征随颗粒度变化规律不明显;当颗粒度<0.10 mm时,颗粒度对煤样的光谱影响增大,且影响主要体现在近红外波段的反射率光谱曲线的斜率大小,颗粒度越小,光谱反射率曲线斜率越大。0.10 mm颗粒度可作为颗粒度对煤的光谱特征影响的敏感界限。不同煤种可见光-近红外光谱曲线受颗粒度的影响程度不同,褐煤的影响最大,烟煤次之,无烟煤影响最小。实验表明,利用反射光谱进行煤质分析和煤种识别时需要考虑颗粒度的影响,同时,选择颗粒度小于0.10 mm的粉末状样品效果要好于大颗粒或块状样品。     

基于可见近红外高光谱的东北盐渍土盐分定量模型研究

为实现东北苏打盐渍土盐分的定量反演,利用光谱测量技术,建立了土壤反射光谱与土壤盐分含量之间的偏最小二乘回归模型;探讨了利用反射光谱预测土壤盐分含量的可行性;分析了不同光谱处理方法、不同重采样间隔条件下建模的精度。结果表明：基于反射光谱进行土壤盐分的定量预测是可行的。平滑后的光谱预测精度比平滑前的预测精度明显提高。平滑后倒数对数变换能够有效去除噪声影响,所建立的模型预测精度最高(R2=0.6677, RPD=1.61)。能够满足盐分预测精度的最大的重采样间隔为8 nm。为大规模卫星遥感监测盐渍化土壤时空演变提供了科学的参考依据。     

可见-近红外光谱的古陶瓷断代分类识别

为客观、有效对古陶瓷进行无损断代,提出了一种基于可见-近红外光谱古陶瓷断代分类识别方法。耀州窑古陶瓷跨代较多,且不同朝代之间具有物理相似性,因此耀州窑的断代具有一定的挑战性。以耀州窑为研究对象,在采用紫外-可见-近红外光谱分析仪获取古陶瓷不同朝代的多光谱数据的基础上,提出基于分数阶微分对光谱数据进行预处理,避免微分预处理常用的一阶微分和二阶微分遗漏中间过渡信息,同时压制并消除光谱数据中的背景信息和噪声干扰。实验结果表明,未进行微分处理(0阶)时,耀州窑不同年代古陶瓷的分类准确率仅为84.8%,而基于不同分数阶微分的分类准确率均较0阶明显高,分数阶微分的最优阶数为0.7阶。另外,提出基于深度信念网络对不同朝代古陶瓷进行断代分类,首先采用层叠的受限玻尔兹曼机(RBM)对深度网络进行预训练,提取光谱数据高层特征以消除光谱数据中的冗余特征。实验结果表明,光谱数据经RBM降维之前特征间的相关系数为0.885 7,经第一层和第二层RBM降维后的相关系数分别为0.544 6和0.391 5,特征间的相关性明显下降,冗余度明显减少。然后将RBM预训练得到的权值参数对BP神经网络进行初始化,并对深度信念网络进行微调,在克服BP神经网络因随机初始化权值参数而陷入局部最优局限性的同时,提升网络训练主动性。实验可得,深度信念网络的最优RBM数量为2,RBM隐藏层最优节点数为100。最后,为避免小样本数据基于深度信念网络进行训练易出现过拟合,提出了一种Dropout随机丢弃策略,在深度信念网络训练阶段以一定概率随机让网络某些隐含层节点的权重不工作,以减少网络训练过程特征之间的相互依赖性,实验可得当Dropout丢弃比例为0.45时,分类性能最高。采用所提方法,耀州窑不同朝代古陶瓷分类的平均准确率为93.5%,而耀州窑五代时期的分类识别率最高为96.3%。通过与同类古陶瓷断代分析方法的客观定量对比,表明所提方法有效、可行,为古陶瓷的断代提供了新方法。     

一种间接从高光谱数据中提取黑土硒含量的新方法

我国东北黑土富含养分,随着土壤数字制图、精确农业和土壤资源调查等研究的深入,引入航空高光谱数据并提供科学的预测结果成为研究热点。硒元素相对于黑土土壤的主要成分属于微量元素,但其对作物的正常生长的作用与大量元素是同等重要的,亦是人体健康所必要的营养元素。针对硒含量反演,建立了一个基于主要成分的间接提取模型,该模型能够显著提升硒含量回归系数,降低实测值与预测值的误差。数据源自CASI-1500航空高光谱成像系统,光谱范围380~1 050 nm,空间分辨率1.5 m。在黑龙江建三江地区采集60个土壤样本,化验获得硒、有机质、全铁、pH和氧化钙含量数据,选择BP神经网络,建立光谱与含量的反演模型。分析不同含量的黑土成分在可见-近红波段范围内光谱变换规律,掌握了硒元素随着含量升高,光谱反射率会逐步升高的规律。但当硒含量较低时,在其他成分的干扰下,这一规律会逐渐减弱,直至不显著。有机质的光谱特征与硒元素相反,总体上随着含量的增高,反射率整体下降,这与有机质的光谱特性紧密相关。全铁光谱呈现出与有机质光谱类似的规律,说明二者具有较高的相关性。不同pH值和氧化钙含量的光谱特征与检测值没有呈现出明显的特征规律,反射规律不明显。对60个采样点不同养分含量进行逐波段求反射率对养分的相关系数。结果表明,pH值各个波段相关系数最高,均值达到0.63;其次是全铁的相关系数,为0.54;有机质和氧化钙的相关系数接近,分别为0.42和0.47;而硒元素含量与逐波段的平均相关系数最低,为0.38。选取相关系数较高的前5个波段,作为建模波段。硒特征波段为447,437,456,466和475 nm;有机质特征波段为447,456,466,437和475 nm;全铁特征波段为752,695,800,762和733 nm;pH特征波段为905,752,800,943和695 nm;氧化钙特征波段为752,695,800,523和762 nm。通过计算样本点硒含量与其他成分的相关系数,硒与有机质呈正相关,相关系数为0.79;与全铁、pH、氧化钙呈负相关,相关系数分别为-0.80,-0.94和-0.69。针对有机质、全铁、pH和氧化钙反演精度较高,而硒元素含量较低,直接反演精度不足的问题,设计了一种先提取4种成分含量,再根据其提取结果建立硒元素函数关系,间接反演硒元素含量的方法。首先将五种成分与特征光谱进行神经网络分析,计算每种成分的回归系数R2和RMSE。显示全铁和pH具有较高的反演精度,有机质和氧化钙归系数虽低于0.8,但也显著高于硒元素的反演精度。建立硒元素与其他4种成分含量的回归模型,得出Se=0.522 9+0.041 8Som-0.016 6Fe₂O₃-0.035 6pH-0.005CaO,进行硒元素间接提取,回归系数从0.516增长到0.724,均方根误差从0.182降低到0.136,显著改进了反演硒含量的精度,为硒元素大范围精确制图提供了一种新技术。     

云计算的蚕豆虫害可见-近红外光谱分类

利用蚕豆叶片可见-近红外反射光谱结合导数光谱对健康、少量、大量虫害三种等级的实验样本进行光谱特征分析,并选择虫害检测最优波段。采用Hadoop,Spark和VMWare虚拟机搭建云计算平台,使用MLlib机器学习库实现人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)分类算法,并对三种等级蚕豆叶片全波段和最优波段光谱进行分类建模与预测。结果表明ANN虫害光谱分类模型准确率优于SVM虫害光谱分类模型,并且在云平台上运行效率更高,同时全光谱波段的预测准确性高于最优波段。通过扩展光谱数据集,云计算技术在光谱数据挖掘中的计算效率有显著提升。云计算分类检测可以为作物生物胁迫光谱识别提供新的技术和方法。     

砂壤潮土有机质含量可见-近红外光谱预测

土壤有机质（SOM）是影响播量的土壤关键参数,根据SOM信息对播量进行实时调控,投入最优化的种子量,充分利用地力资源挖掘产量潜力,节约良种,实现种植收益最大化,是目前播种领域最前沿的研究方向。以玉米主产区之一的华北平原为研究区域,对该区域砂壤潮土进行了可见-近红外（300～2 500 nm）光谱采集。采用蒙特卡罗交叉验证剔除了异常样本,结合Savitzky-Golay卷积平滑法对光谱数据进行平滑去噪处理。分别通过竞争性自适应重加权算法（CARS）、连续投影算法（SPA）、竞争性自适应重加权-连续投影（CARS-SPA）、无信息变量消除（UVE）及变量组合集群分析法（VCPA）等波长筛选方法提取有效变量,并结合偏最小二乘回归（PLSR）分别建立了全波长和特征波长的SOM含量预测模型。结果表明,不同方法筛选的波长数目及波长位置存在显著差异,CARS和SPA算法选择的光谱特征在整个光谱范围都有分布,UVE和VCPA筛选的波段较为集中,且基于CARS-SPA方法可以进一步优选特征变量,其特征波长仅为全波长数量的15%。通过对比不同模型的建模及预测效果,除UVE和VCPA算法外,其余算法构建的模型均能实现SOM含量的有效预测,其RPD值均大于2.0。基于CARS-SPA构建的PLSR模型效果最好,其R2_P和RPD分别0.901和3.188,均高于其他方法,不仅降低了无效信息对预测效果的干扰,且模型的运算效率得到了明显的提高,可以很好地实现该地区SOM含量的可靠预测。该研究可以为SOM含量快速预测及仪器设计提供方法参考。     

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。