由于原始近紅外光譜數(shù)據(jù)中含有與待測組分不相關(guān)的噪音及冗余信息,增加了偏最小二乘法（pls）模型的復(fù)雜程度.為了簡化兒茶素的預(yù)測模型,采用凈分析物預(yù)處理法（nap）對近紅外光譜進(jìn)行預(yù)處理,提取出待測組分的凈分析物信號,然后利用pls建立綠茶中三種兒茶素（egcg、ecg和egc）含量的（nap/pls）模型.在模型建立過程中,通過交互驗(yàn)證的方法優(yōu)化nap因子數(shù)及模型的主成分因子數(shù),并且將nap的結(jié)果與經(jīng)典的標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)變量（snv）光譜預(yù)處理結(jié)果相比較.比較結(jié)果顯示,經(jīng)過nap與snv光譜預(yù)處理后,模型的預(yù)測結(jié)果相差不大,但是經(jīng)過凈分析物預(yù)處理后,模型的主成分因子數(shù)大大降低.研究結(jié)果表明,nap光譜預(yù)處理算法能在保證精度的前提下有效地簡化綠茶中兒茶素含量的預(yù)測模型.完成機(jī)構(gòu)：江蘇大學(xué)食品與生物工程學(xué)院,江蘇鎮(zhèn)江212013