黑果枸杞属药食同源植物,富含多糖、蛋白质、矿物质、花青素等生物活性物质,具有清除自由基、抗氧化、美容养颜及调节人体免疫系统的作用,引起国内外研究者的极大关注,备受消费者的追捧.我国幅员辽阔,黑果枸杞的种植主要分布于新疆、西藏、内蒙古、青海、宁夏等地,不同产地受海拔、日照、环境因素的影响所产黑果枸杞品质也不尽相同.针对市场上不同产地黑果枸杞产地信息标注混乱,品质参差不齐而导致市场混乱现象,利用近、中红外光谱技术结合化学计量学方法对黑果枸杞的产地品质信息进行区分.首先对所收集不同产地的5种,共计190个黑果枸杞样本进行近、中红外光谱采集及多糖含量的测定,利用主成分分析(PCA)对所采集的原始数据进行降维处理并采用偏最小二乘-支持向量机(LS-SVM)对其进行定性区分.结果显示,经PCA处理后的三维主成分得分图可明显地将黑果枸杞的光谱数据按照产地类型分为5大类,进一步采用LS-SVM对其进行处理,得出融合光谱与单一近、中红外光谱所建LS-SVM模型相比,融合光谱所建模型的预测能力优于单一一种光谱所建模型的预测能力,当主成分数为9时,近、中红外融合光谱的校正集识别率达到100％,预测集识别率达到99.17％.采用联合区间偏最小二乘(Si-PLS)对多糖含量进行定量预测,结果显示,近、中红外光谱融合后建立Si-PLS预测模型的校正集相关系数(Rc)为0.9769,交互验证均方根误差(RMSECV)最小为2.08％,预测集的相关系数(Rt)达到0.9670,均方根误差(RMSEP)为2.40％.另外用15个新的黑果枸杞样本对所建立最佳Si-PLS模型进行验证,验证模型的Rt和RMSEP分别为0.9477和2.57％,结果证明研究所建最佳Si-PLS模型的鲁棒性好、精确度高.结合LS-SVM、Si-PLS的近、中红外融合光谱技术,可以精简、优化模型,达到快速、准确地识别黑果枸杞的产地品质信息的目的.