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近红外光谱作为无损、快速的检测技术正受到越来越广泛的关注，已被应用于品质监管、工业造纸、医学制药、文物考古、宝石鉴定等领域。成品纸张的质量检测需要一种能够快速、准确的检测手段。本文利用近红外光谱快速分析技术对成品纸张的质量参数进行检测，并把研究内容应用到成品纸张质量快速检测系统软件的开发中，以满足纸张的日常检测需求。论文的主要工作包括: 1.将采集到的成品纸张近红外光谱数据进行一阶微分平滑、基线校正和标准正态变量变换等预处理后，剔除异常样本，再使用相关系数法进行特征光谱选取，以提取原始标准样本光谱中有效的光谱信息，提高模型预测的可靠性。 2.将支持向量机算法应用于成品纸张质量参数的快速检测。把经过预处理和特征选取后的光谱，使用支持向量机方法进行质量参数的检测。结果表明:通过选择合适的模型参数，采用支持向量机法可以获得较好的预测结果。 3.把支持张量机算法应用于成品纸张的质量参数检测。提出了一种把一阶张量数据（向量数据）组装成二阶张量，再采用支持张量机的方法进行质量参数检测的方法。结果表明:支持张量机方法提高了模型性能。同时，比较了训练样本数对支持张量机和支持向量机方法预测性能的影响。 4.为了快速地检测纸张的多个质量指标，基于上述研究的方法，开发了成品质量参数快速检测软件系统，该系统功能主要包括参数检测、校正模型学习和历史记录查询导出。