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为了提高草莓糖度近红外光谱定量模型的性能，采用偏最小二乘法提取的潜在变量作为最小二乘一支持向量机和反向传播人工神经网络的输入变量，建立了草莓糖度的近红外定量模型，并与偏最小二乘模型结果进行了比较，建模所使用的光谱范围为6000～9000cm^-1。结果表明，所建立的最小二乘一支持向量机和反向传播人工神经网络定量模型的校正性能、预测性能和稳定性均优于偏最小二乘定量模型，最优模型为前10个潜在变量得分作为输入变量的最小二乘一支持向量机模型，其校正和预测相关系数分别为0.957和0.951，校正和预测均方根误差