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针对高维小样本光谱数据所显现的函数型数据（Functional data）特性、与性质参数的非线性关系及变量间存有的严重共线性，采用了样条变换集成罚函数偏最小二乘回归新技术。它首先以三次B基样条变换实现非线性光谱数据的线性化重构，随后将重构的新光谱矩阵交由罚函数偏最小二乘法（Penalized PLS）构建其与性质参变量间的校正模型，其中罚函数中的光滑因子由交叉验证优化确定以调控模型的拟合精度。最后，通过小麦样品水分含量的近红外光谱定量分析，结果显示该技术光谱数据重构稳健，去噪明显，并有效解决高维小样本的