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本文从目前近红外光谱分析中最常用的建模方法(包括定量分析与模式识别)入手，对变量选择的重要性和必要性进行了初步探讨。通过比较两个近红外光谱的不同解空间，即所谓组分光谱解空间和波数变量解空间，重点讨论了经典校正与逆校正模型之异同，在此基础上，还进一步讨论了偏最小二乘(PLS)方法的优越性和局限性。通过对不同实际数据分析的解析，说明大部分近红外光谱，其中特别是一些复杂体系的近红外量测数据，正确的变量选择将对近红外光谱建模有着十分重要的作用，有时甚至是必须的。