摘要：采用紫外-可見光譜技術對牛乳中大腸桿菌總數(shù)進行定量分析。采用標準正態(tài)校正法(SNV)對原始光譜數(shù)據(jù)進行預處理,消除基線漂移和光散射引起的噪聲干擾;利用X-Y共生矩陣算法(SPXY)實現(xiàn)樣本集的合理分配,以提高模型預測性能;使用連續(xù)投影算法(SPA)進一步減少數(shù)據(jù)量,優(yōu)選出特征波長;利用偏最小二乘法(PLS)建立特征波長對應吸光度值與大腸桿菌總數(shù)之間的模型關系,優(yōu)化后模型的穩(wěn)定性(R^2原=0. 8857,R^2優(yōu)=0. 9601)和精度(RM SEP原=0. 1256,RM SEP優(yōu)=0. 0669)均得到了明顯的改善。