近红外光谱（NIR）分析技术是一种基于统计学、数学、计算机科学与化学的快速检测技术。数据分析在光谱统计建模过程中起到重要的作用,通过统计方法的研究,提取隐藏在数据中有价值的信息,分析出待测对象的关键性质特征。由于NIR光谱是一种间接分析技术,需要研究有效的化学计量学方法,构建多目标优化定量分析模型,以提高预测结果的精准性。模型质量对近红外光谱分析的精度有重要影响,需要在样本划分、波段优选、数据预处理、模型评价等各个阶段中提出合理的算法设计模式,这对于近红外光谱分析的预测结果具有关键的作用。本文基于非支配排序算法（NS）、免疫算法（IA）、模拟退火（SA）和区间偏最小二乘法（iPLS）方法,并结合参数自适应调试功能,形成了自适应非支配排序免疫算法（Adaptive NSIA,ANSIA）,实现对样本划分环节的优化;同时,探索SA和iPLS的算法联合调参模式（SA-iPLS）对波段选择优化效果的影响。为了减少样本划分和波段选择两个建模阶段独立优化而造成的误差,研究样本划分和波段选择的多目标优化策略,提出融合自适应非支配免疫模拟退火区间偏最小二乘算法（ANSIA＆SA-iPLS）,构建目标样本和特征波段的融合优化模型;对融合模型中的参数进行联合调试,以进一步提升近红外分析模型的预测精准度。实验以土壤样本中的营养成分钾（K）的NIR定量检测为目标,验证ANSIA算法和ANSIA＆SA-iPLS算法的有效性。实验的第一部分,通过与两种常规的样本划分方法进行对比,研究了ANSIA结合全谱偏最小二乘法的建模方案,得到预测均方根误差和预测相关系数分别为0.0129、0.8708,证实了ANSIA对样本选择的优化能力。在第二部分,利用ANSIA＆SA-iPLS方法对样本划分和波段筛选两个阶段建立多目标融合的NIR优化模型,获得比两阶段分别独立优化模型更明显的预测结果的提升。实验结果表明,ANSIA＆SA-iPLS融合优化方法能够有效地提高NIR分析模型的预测能力,为推动近红外光谱技术的实时在线分析提供了新的技术参考。