摘要：采用CARS波长变量挑选方法优化建模,对食用油中4种主要脂肪酸（棕榈酸、硬脂酸、油酸和亚油酸）进行近红外定量分析。应用预测浓度残差法剔除奇异样本后,对样品集光谱进行标准化预处理,通过CARS优选出的波长变量分别建立4种脂肪酸的偏最小二乘法（PLS）模型。与采用OPUS软件自动优化建模相比,CARS法所建模型的决定系数（R2）、交叉校验均方根误差（RMSECV）和预测均方根误差（RMSEP）都优于后者所建模型。CARS法有效地简化了模型,且所挑选出的特征波长较少。

关键词：食用油 脂肪酸 近红外光谱 cars变量筛选 偏最小二乘法 

单位：北京工商大学计算机与信息工程学院 北京100048 中国农业大学信息与电气工程学院 北京100083