摘要：使用近紅外光譜（NIRS）分析方法對煙葉的CO、煙堿、焦油含量進(jìn)行無損快速定量分析，可以提高分析方法的預(yù)測精度，消除無信息建模變量對模型穩(wěn)定性的影響。在此以煙葉為研究對象，利用蒙特卡羅無信息變量消除方法（MC-UVE）對煙葉的近紅外光譜進(jìn)行了波段點(diǎn)的篩選，并利用篩選出的波段建立PLS校正模型。結(jié)果表明利用蒙特卡羅無信息變量消除方法可以有效選擇建模變量，既克服了復(fù)雜樣品各信息區(qū)間對PLS 建模貢獻(xiàn)率不一樣的問題，又能提高模型的穩(wěn)定性和多元校正的預(yù)測精度。

關(guān)鍵詞：近紅外光譜； 蒙特卡羅無信息變量消除； 變量篩選； 偏最小二乘法

中圖分類號：TN911-34文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1004-373X（2012）24-0082-03