随着烟草行业竞争的逐渐加剧，企业需要不断提高产品质量才能得以生存和发展。这其中除了不断增强自主研发和创新能力之外，还需要保持主打品牌的质量和风格的稳定，打造消费者的品牌忠诚度。现阶段，传统的产品质量监控手段已经难以满足实时检测和反馈的生产要求，这就需要一种新的快速高效的检测手段，于是近红外光谱分析技术应运而生。它可以在不破坏样品内部结构、无污染的情况下，在分钟级时间内对样品近红外数据进行采集，完成光谱图的输出，并通过后续的分析手段计算出样品的多种成分含量或品质特性。　　近红外光谱分析技术是一种间接分析方法，是多种机器学习、统计学习和化学计量学方法的综合应用。现阶段，多数学者都致力于研究新的建模方法，构建性能良好的定量或定性模型。本文从近红外技术的实际应用出发，分析了当前存在的若干难点问题，以及现阶段解决这些问题的方法存在的局限性，从另一个角度阐述了光谱数据前处理的重要性。在对比分析了不同定量方法所建模型的预测性能之后，针对光谱高维数据降维困难，定标集不容易建立等问题，将数据本身和建模方法相结合，探究了适用于近红外建模的预处理和建立定标集的方法，最后在此基础上提出了一种基于光谱图模式识别的方法和建立混合校正集的策略。　　首先，围绕近红外光谱实际应用中造成光谱变动的因素展开描述，简要介绍了光谱噪声、波长误差和分辨率影响产生的原理及测定方法，在此基础上研究了这些因素造成的光谱变动以及对建模质量产生的影响。针对近红外光谱技术应用环境复杂的特点，对比分析了各种定量建模分析方法对于上述因素引起的光谱变动的鲁棒性和稳健性，指出针对不同因素引起的光谱变动需要采取不同的建模方法，以达到最好的预测性能。　　随后重点介绍了近红外光谱数据的特点、光谱数据预处理和降维方法以及光谱图模式识别的方法。由于近红外光谱数据具有维度高、吸收峰重叠严重等特点，使得光谱数据和化学值不能形成良好的线性对应关系，导致了有效信息丢失。在利用主要预处理和降维方法进行光谱数据处理的基础上，基于光谱图形展现的各种特征，本文归纳总结了一种光谱图模式识别的方法，能够根据谱图呈现的特点分析不同模式产生的原因，进行初步的判断和波段选择。　　接下来，本文详细描述了奇异样本的剔除方法和校正集样本的选择方法。在消除了奇异样本对模型性能的影响之后，采用了几种样本选择方法不仅使样品化学值能够涵盖整个样品集范围并且保证了样本分布结构合理。根据温度差异对光谱扫描产生的影响，提出了采用补充校正样本的方法构建混合校正样本集的策略。经实验验证，采用混合校正样本集建模，有效的提高了对于不同温度情况下样本的适应性，强化了模型的稳健性和推广能力。　　最后，对本论文的研究课题进行了总结，在分析所取得的成果的同时也提出了需要继续改进和研究的部分，从而对接下来的工作进行了规划和设想，以期更好地应用于烟草行业的实际工作中。