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在色谱图基线校正和色谱峰匹配基础上，提出以40个银杏叶提取物HPLC指纹图谱的色谱图轮廓作为输入，相应的提取物总抗氧化活性作为输出，建立最小二乘支持向量机回归模型，并对包含10个样本的测试集进行了预测。最小二乘支持向量机的测试集预测误差均方根（RMSEP）为0．0230，预测结果优于目前普遍使用的误差反向传播神经网络和偏最小二乘回归。与采用色谱峰面积为分析变量的模型预测结果比较表明：采用消除干扰后的色谱图全谱轮廓保留了样本的全部信息，预测结果更好。