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基于径向基函数神经网络（RBFN）建立了茶多酚总儿茶素含量的近红外光谱分析模型。茶多酚光谱采用小波压缩、标准化处理后，进行主成分分解，以主成分光谱作为RBFN的隐层输入函数，并通过改变主成分数对模型进行优化。当主成分数为7时得到了RBFN优化模型，该模型对定标样品集、全样品集和预测样品集的预测值与实际值回归系数R分别为0．999，0．999和0．992，预测均方误RMSEP分别为1．08％，2．06％和3．68％。