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为了监督柑桔叶片是否缺乏营养元素，对叶片可溶性糖进行分析。采用近红外光谱技术结合误差反馈神经网络（BPNN）和最小二乘支持向量机（LS-SVM）建立定量剖析非线性模型，运用主成分分析（PCA）进行数据压缩、无信息变量消除算法（UVE）和连续投影算法（SPA）进行有效波段筛选的方法来优化模型的输入变量，提高了模型检测精度。同时，利用Savitzke-Golay平滑（S-G）、多元散色校正（MSC）、导数和基线校正（Baseline）等预处理方法进行数据变换，来确定最佳建模方法。结果表明：波长筛选能优化模型，