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提出一种基于近红外光谱分析技术的基团建模法，用于柴油密度值的软测量。对原始光谱采用多项式平滑处理以消除仪器噪声对光谱造成的漂移影响，然后再对光谱数据进行一阶微分以清除光散射等其他影响，得到预处理后的近红外光谱。在处理后的光谱中选择各基团的吸收信息建立预测模型，采用高斯一牛顿法拟合确定模型参数。利用所建模型对密度值进行预测，并与PLS、SVM等常用建模方法进行比较，结果表明所提方法具有更高的预测精度，并适合于柴油密度值的在线测量。