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為實現當歸藥材中摻偽物質的快速、準確定量分析，本研究提出了一種近紅外光譜技術結合系統性化學計量學方法優化的分析策略。設計了75個當歸與獨活的摻偽樣品，采集樣品的近紅外漫反射光譜。系統比較了主成分回歸（Principal Component Regression, PCR）、偏最小二乘回歸（Partial Least Squares Regression, PLSR）、反向傳播人工神經網絡（Backpropagation Artificial Neural Network, BP-ANN）、支持向量回歸（Support Vector Regression, SVR）和極限學習機（Extreme Learning Machine, ELM）五種多元校正模型的性能。在最佳建模方法的基礎上，考察了SG平滑、多元散射校正（Multiplicative Scatter Correction, MSC）、連續小波變換（Continuous Wavelet Transform, CWT）及其組合等18種預處理方法。在最佳預處理方法的基礎上，進一步考察無信息變量消除（Uninformative Variable Elimination, UVE）、蒙特卡羅-無信息變量消除（Monte Carlo Uninformative Variable Elimination, MC-UVE）、隨機檢驗（Randomization Test, RT）、競爭性自適應重加權采樣（Competitive Adaptive Reweighted Sampling, CARS）、鯨魚優化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）、蝴蝶優化算法（Butterfly Optimization Algorithm, BOA）等6種變量選擇算法的效果。結果表明，PLSR是最佳的多元校正方法。經2nd Der預處理結合BOA變量選擇的PLSR（2nd Der-BOA-PLSR）模型對當歸組分的定量效果最優模型；經MSC預處理結合WOA變量選擇的PLSR（MSC-WOA-PLSR）對獨活組分的定量效果最優，相關系數均達0.99以上。本研究驗證了近紅外光譜技術結合化學計量學在中藥摻偽定量分析中的可行性，為中藥材質量快速準確定量提供了可靠方法。