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为建立快速鉴别豆酱品质的适用方法,利用近红外光谱技术,针对市场上常见的四类豆酱样本,分别进行异常样本剔除和预处理,采用判别偏最小二乘法（DPLS）、相似分析法（SIMCA）和误差反向传播神经网络（BPANN）定性模式识别方法,进行豆酱类别的识别研究。研究结果表明：3种识别方法的校正集正确识别率分别为99.10%、98.20%、100%,预测集识别率为94.55%、89.09%、90.91%。综合比较3种不同的识别算法,采用判别偏最小二乘法（DPLS）时校正集和验证集的正确判别率效果都较好。研究结果表明采用