摘要：在大豆油脂过氧化值近红外光谱分析中,利用间隔偏最小二乘法（interval partial least square,iPLS）实现油脂光谱特征波段选择。分别将全谱波段以10个数据点间隔和20个数据点间隔分成若干个小波段,然后对全谱和每个小波段分别用PLS回归建模,用预测残差平方和（predicted residual sum of squares,PRESS）对模型进行评价。结果表明：经过特征波段选择后,50个波长点模型的决定系数、预测误差均方根、相对误差均值分别为0.9791、0.0513和2.12%,有效地减少建模的变量数,预测精度得到提高。

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