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利用可见/近红外光谱技术对南水梨糖度进行在线检测研究。南水梨样本以0.3m/s速度传输,并采用USB4000光谱仪在470~1 150nm波段范围内采集南水梨样本的光谱。然后,利用3种变量选择方法对波长变量进行筛选,应用偏最小二乘（PLS）方法分别建立南水梨糖度的在线预测模型,并分析预测模型性能的优劣。结果表明：可见/近红外光谱技术结合变量选择方法在线检测南水梨的糖度是可行的;竞争自适应重加权采样（CARS）方法优于无信息变量消除（UVE）及连续投影算法（SPA）;CARS方法可以有效简化预测模型并提高预