将极大线性无关组的概念及方法引入近红外光谱分析,探讨了在建立定量分析模删时代表性样品,即校正集样品的选择问题.以2 652个烟末样品为实验材料,随机选取1 001个样品构成预测集,其余1 651个样晶为代表性样晶备选集.用Matlab软件求出代表件样品备选集光谱矩阵的极大线性尤关组,以此作为代表性样品,构成建模的校正集.用PLS回归法建立了烟未样品总糖含量定量分析的预测模型,并将模型用于预测集中1 001个烟末样晶总糖含量的预测分析.实验结果表明,当选择的校正集包含的样品数最大于32时,所建各模型对预测集样品预测的平均相对误差均小于4%,平均相关系数大于0.96.其中选择32个代表性样品和146个代表件样品所建模型定量分析预测集中各样晶的总糖含量,两个结果经统计检验没有显著性差异(a=0.05),说明求极大线性无关组的方法用于校正集样晶的选择,可实现"少而精"选择样晶的目的.此外,我们用求极大线性无关组选择校正集样品和随机方法选择校正集样品两种方法,选择了同样数目28,32,41,76,146,163个样品建模进行预测效果的对比实验,结果显示,求极大线性无关组法选择校正集建模的预测效果优于随机选择校正集建模的预测效果.