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偏最小二乘回归（PLS）自带的铲椭圆图辅助分析方法具有一定的“噪音”识别能力，但无法分析多维空间中的“噪音”。在此基础上，提出将SBM算法引入到偏最小二乘辅助分析中，优化偏最小二乘回归建模。对样本数据进行综合评价，将有效的数据用来进行偏最小二乘回归，以避免“噪音”数据对回归精度的影响，弥补偏最小二乘回归辅助分析技术的不足。以中药实验实例进行计算，对于其2个因变量，SBM算法优化的PLS回归平均相对误差分别为5．0844％和8．7485％，低于直接PLS的5．5825％和9．2810％；以刀具磨损实验数据进