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采用无损检测测定单颗葡萄中可溶性固形物（SSC）含量,获得个体和群体信息,以期指导田间管理、葡萄储存条件设置及满足消费者对葡萄口味的不同需求。采用手持式NIR光谱仪在950-1 650nm波长范围采集葡萄的近红外光谱,采用偏最小二乘（PLS）回归建立葡萄SSC预测模型。为了减少冗余无信息变量,增加模型的预测精度和稳定性,采用无信息变量消除法（UVE）、随机蛙算法（RF）筛选出与葡萄SSC含量相关的重要波长变量。结果表明：RF筛选建立的SSC预测模型优于全光谱PLS和UVE筛选建立的模型。RF-PLS模型的