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以油茶籽中油酸、亚油酸、棕榈酸为研究对象，寻求一种油茶籽脂肪酸成分含量的最佳预测模型。首先，利用高光谱成像系统以线扫描方式获取其反射光谱图像，选择感兴趣区域（ ROI ）；然后，对原始光谱进行平滑与多元散射校正（ MSC ），通过相关性分析和逐步回归分析，得到能反映油酸、亚油酸、棕榈酸含量变化的最佳优化波段；进而对最优波段采用偏最小二乘回归（ PLS ）方法、主成分回归（ PCR ）方法及径向基神经网络（ RBF ）方法组建预测模型。比较这3种方法的建模效果，经外部验证表明：径向基神经网络建立的预测模型效