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为了提高近红外光谱分析精度，提出结合偏最小二乘判别分析（PLS-DA）与支持向量机（SVM）的软测量方法（PLSS-DA—SVM）．该方法利用一组由不同类别组成的训练样本，引入二叉树进行多重分类，节点分类器由PLS-DA方法建立；利用偏最小二乘支持向量机（PLS-SVM）建立每类样本的定量模型．预测时，用PLS-DA分类树对待测样本进行分类，选择相应的PLS-SVM模型进行定量分析．实验利用PLS-DA-SVM方法和近红外光谱数据建立汽油的研究法辛烷值软测量模型，针对2个批次共计57个成品汽油样本进行蒙特