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为了实现对草莓内部可溶性固形物含量(soluble solids content,SSC)客观、准确、快速和无损检测,采用近红外光谱结合竞争性自适应重加权算法采样(CARS)变量选择以及多变量校正分析的测定方法。164个草莓样本被分成校正集(123个)和预测集(41个)。基于全光谱数据,通过CARS算法获得了可以表征原始光谱信息的117个特征光谱变量。全光谱变量和特征光谱变量分别作为输入构建了偏最小二乘回归PLS和多元线性回归MLR模型,通过比较3类模型发现,基于特征光谱的PLS模型(即CARS-PLS模