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血红蛋白（Hb）含量是重要且常见的临床指标,它是地中海贫血、缺铁性贫血等贫血类疾病的诊断指标之一,对其他多种关联疾病有也有重要参考价值。在手术过程或恢复过程中,还常常需要实时、原位、无创的血红蛋白监测。但目前的临床测定方法,不能满足这些需求。近红外光谱是一种快速简便的绿色分析技术,有广泛的应用。近年来,近红外光谱已经被尝试应用于血红蛋白的离体或在体分析,引起了极大的关注。同时,在方法学上也提出了挑战。由于目标信号弱,干扰因素多,检测信噪比低等原因,目前的检测精度远未达到临床应用的水平。基于全血样品的高精度分析、波长模型优化等方面,仍然是目前需要深入解决的基础性课题。移动窗口偏最小二乘（MW-PLS）方法,采用两个变动参数,实现了对连续型波长模型的全局优选。本团队采用三个变动参数,提出了等间隔组合PLS（EC-PLS）方法,它实现了连续型、准连续型波长模型的全局优选。它在算法上覆盖MW-PLS。为了消除等间隔模型的冗余波长,本研究提出了进一步的推广:对等间隔波长模型进行集群分析,通过对上浮的允许模型数、频数优先组合的波长数两个参数的变动,提出了离散组合PLS（DC-PLS）方法,实现了一种离散波长模型的大范围优选。本研究分别采用血常规样品、地贫筛查样品进行血红蛋白分析实验,对提出的DC-PLS方法进行检验。并将EC-PLS方法,以及另外两个离散方法--连续投影PLS（SPA-PLS）和竞争自适应重加权PLS（CARS-PLS）方法作为比较。考察新方法的预测能力,同时推进近红外血红蛋白分析的方法研究。主要成果如下:（1）DC-PLS模型的方法策略:1)首先采用起点波长,波长个数,波长间隔数为变动参数,实现EC-PLS模型大范围优选。2)将等间隔波长模型按照预测效果排序,将排在前面的与最优模型等效的模型作为允许模型。3)将得到的多个允许模型的波长汇集,并按照波长出现的频数排序、优先组合。然后通过变动组合的波长数,实现了第一轮的离散模型的优选。4)最后,遍历允许模型数,得到后一轮的离散波长模型优选。（2）血常规实验:最优DC-PLS模型仅包含42个波长。采用不参与建模的样品进行独立检验,Hb的近红外预测值和临床实测值的预测均方根误差（RMSEP）为2.86g·L-1,相关系数（RP）,相对均方根误差（RRMSEP）和性能标准偏差与标准差的比值（RPD）分别为0.983,2.3%,5.3。它明显优于用于比较的EC-PLS,SPA-PLS,CARS-PLS模型。（3）地贫筛查实验:最优DC-PLS模型包含50个波长。对应的RMSEP,RP,RRMSEP,RPD值分别为3.20 g·L-1,0.989,2.8%和6.6。它也明显优于用于比较的三个模型。结果表明:提出的DC-PLS方法,成功应用于人外周血的血红蛋白定量分析。在方法学上,它实现了从连续型遍历到离散型遍历的提升。它克服了等间隔模型包含的冗余波长数据,使得模型更具抗干扰能力,从而提升光谱的预测性能,降低模型复杂度。拓展了复杂样品的近红外光谱分析的方法途径。值得注意是,两组样品的血红蛋白近红外预测值与临床实测值的相对误差（RRMSEP）均低于3%,可望应用于临床。本研究对于近红外光谱在血液分析的应用、专用仪器设计具有重要参考。对于血红蛋白无创检测的波长模型选择也提供有价值的参考。