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为了得到稳定可靠的食醋总酸光谱模型，以不同产地、不同种类的95个食醋样品为研究对象，应用基于统计学原理的最小二乘支持向量机（LS—SVM）对食醋总酸含量进行光谱分析。对预处理后的光谱进行主成分分析（PCA），以主成分信号作为输入变量建立食醋总酸含量的近红外光谱模型，并与偏最小二乘法（PLS）和向后区间偏最小二乘法（biPLS）模型进行比较。结果表明，LS—SVM模型中的校正集中的相关系数（rc）和交互验证均方根误差（RMSECV）分别达到0．9614和0．2192，预测集相关系数（rp）和预测均方根误差（