3 结果与讨论

    3.1 样品的紫外光谱 测得全部样品的紫外光谱见图1，郁金-栀子蒸馏液在200～300 nm紫外吸收较强，在380 nm以上吸光度趋于0。

    3.2 多元校正模型的建立与评价 采用PLS，LS-SVM，RBF-ANN分别对9种成分进行建模，当RMSECV达到最小时，最佳的光谱预处理方法和模型参数见表2～4。各模型的Rcal和Rval基本都在0.9以上，且各成分浓度变化范围远大于RMSEC和RMSECV，表明建模效果良好。此外，虽然有文献报道通过剔除异常样本或剔除无效的光谱信息变量(即建模波段选择)可进一步改善建模效果，但本研究中并未发现明显异常的样本，且对紫外波段进行初步优选后建模效果并未得到明显改善，所以本研究使用200～400 nm全波段进行建模，且没有剔除异常样本。

    根据RMSECV确定的9种成分最佳校正模型及其参数见表5。除了4-亚甲基-异佛尔酮和莪术双环烯酮的最优模型为RBF-ANN外，其余成分的最优模型均为LS-SVM。各成分的RMSEP均小于RMSECV，表明模型具有较好的预测能力，未出现过拟合现象。除吉马酮以外，其他成分的Rpred都在0.875以上 ......