摘要：為了改善干擾信息與分析組分濃度變化產(chǎn)生偶然相關造成的分析模型預測精度下降的問題,將凈分析信號概念引入多種烴類化合物構成的噴氣燃料重質(zhì)組分快速分析中。利用凈分析信號(NAS)算法進行樣品近紅外光譜預處理,并結合偏最小二乘回歸(PLS)建立反映噴氣燃料重質(zhì)組分含量信息的終餾點校正模型(NAS-PLS),并與常規(guī)PLS校正模型進行對比分析。結果表明,NAS預處理結合PLS方法相比常規(guī)PLS方法顯著減小了建模所需主因子數(shù),交互預測偏差降低了33%,模型的準確性和適應性得到一定的提高。凈分析信號算法應用于近紅外光譜模型預處理過程,對構成復雜且干擾未知的樣品建立近紅外光譜模型具有一定的借鑒作用。