《表1 各模型参数：近红外光谱技术在烟叶化学分析中的应用》

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《近红外光谱技术在烟叶化学分析中的应用》

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本研究采用交互验证（Cross-validation）建立校正模型，应用光谱影响值和化学值误差这两个参数分别对异常光谱和化学值进行剔除，并选择与该组分或指标相关的最佳谱区范围、最佳光谱预处理方法和最佳主成分维数。在确定上述参数的同时要对模型进行检验，以确保模型最优。对烟草中的总糖、还原糖、总烟碱等模型进行逐步优化，所得数学模型较为理想，具体模型见图1～图5，各模型具体参数见表1。从图1～图5和表1中可以看出5种化学成分的回归模型均具有较好的相关性，可以进行定量预测。