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為實現(xiàn)當(dāng)歸藥材中摻偽物質(zhì)的快速、準(zhǔn)確定量分析，本研究提出了一種近紅外光譜技術(shù)結(jié)合系統(tǒng)性化學(xué)計量學(xué)方法優(yōu)化的分析策略。設(shè)計了75個當(dāng)歸與獨(dú)活的摻偽樣品，采集樣品的近紅外漫反射光譜。系統(tǒng)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(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Artificial Neural Network, BP-ANN）、支持向量回歸（Support Vector Regression, SVR）和極限學(xué)習(xí)機(jī)（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(chǔ)上，考察了SG平滑、多元散射校正（Multiplicative Scatter Correction, MSC）、連續(xù)小波變換（Continuous Wavelet Transform, CWT）及其組合等18種預(yù)處理方法。在最佳預(yù)處理方法的基礎(chǔ)上，進(jìn)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(jī)檢驗（Randomization Test, RT）、競爭性自適應(yīng)重加權(quán)采樣（Competitive Adaptive Reweighted Sampling, CARS）、鯨魚優(yōu)化算法（Whale Optimization Algorithm, WOA）、蝴蝶優(yōu)化算法（Butterfly Optimization Algorithm, BOA）等6種變量選擇算法的效果。結(jié)果表明，PLSR是最佳的多元校正方法。經(jīng)2nd Der預(yù)處理結(jié)合BOA變量選擇的PLSR（2nd Der-BOA-PLSR）模型對當(dāng)歸組分的定量效果最優(yōu)模型；經(jīng)MSC預(yù)處理結(jié)合WOA變量選擇的PLSR（MSC-WOA-PLSR）對獨(dú)活組分的定量效果最優(yōu)，相關(guān)系數(shù)均達(dá)0.99以上。本研究驗證了近紅外光譜技術(shù)結(jié)合化學(xué)計量學(xué)在中藥摻偽定量分析中的可行性，為中藥材質(zhì)量快速準(zhǔn)確定量提供了可靠方法。