为了提高白酒酒醅主要成分的快速检测技术水平,利用近红外光谱法对白酒酒醅中的水份、淀粉、酸度和酒精度进行定量分析,通过PLS建立酒醅成分定量分析模型,同时采用CARS、间隔偏最小二乘变量选择法(iPLS)和无信息变量消除法(UVE),实现光谱特征波段选择,并利用多元散射校正(MSC)、导数以及标准正态变量变换(SNV)等预处理方法进行模型优化。用决定系数(R~2)、预测标准偏差(RMSEP)以及最佳主因子数对模型进行评价,确定最佳建模方法。结果表明:波段筛选能够对模型起到优化作用,并提高模型运算速度,其中CARS优化效果最为明显,酒醅水份、淀粉、酸度和酒精度的R~2分别达到0.885,0.915,0.951,0.954;RMSEP分别为0.630,0.519,0.228,0.234,有效地提高了模型的稳定性与准确度。经过优化,所建模型预测效果好,能够满足白酒酒醅主要成分的快速检测要求,在实际应用中有一定的参考价值。