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近红外漫反射光谱和紫外吸收光谱分别用于燃油的辛烷值和单芳香族化合物含量的测定,偏最小二乘回归（partial least squares regression,PLSR）用于光谱多元校正模型的构建。基于互信息（mutual infor-mation,MI）理论的变量筛选方法用于模型优化以提高模型的预测精度,降低模型的复杂度。结果表明,MI-PLSR可以有效的提高燃油品质模型的预测精度,简化分析模型。辛烷值的预测均方根误差（root meansquare error of prediction,RMSEP）