早在上个世纪,近红外光谱技术（NIR）的发展一度陷入了停滞阶段。直到化学计量学的出现,与近红外光谱分析技术相结合,实现了对测量物质中相关元素定性定量的分析,极大的方便了人们的科学研究和生活生产。但是近红外光谱很少有锐利的或者分离的峰,光谱间信息重叠的现象比较严重,必须要结合各种数据处理技术才能对近红外光谱的本质特征进行更好的把握。目前,主成分分析（PCA）和偏最小二乘法（PLS）广泛应用的数据分析技术已经发展相对成熟,但是仍然存在一些问题。其中,最主要的问题就是近红外光谱中多种不同因素共同作用于同一个吸收特征时,关键信息受无关背景干扰严重、数据集受限等。基于上述存在的问题,本论文对近红外光谱分析技术中定性和定量分析算法进行了新的探究,并展开了一系列的实验,主要工作内容如下:一、以近红外光谱技术中传统的定性定量方法为基础,进行算法改进。通过引入背景约束集对数据集中的干扰特征进行约束,进而进行更加准确的定性定量分析。二、对比主成分分析（cPCA）定性实验。以涂抹了毒死蜱农药和未涂抹毒死蜱农药的两种不同类型水果为实验样本,使用近红外光谱仪（DLP）进行光谱采集。通过对光谱进行预处理后分析,结果表明,cPCA算法能够区分出样本表面是否喷洒农药这一关键信息,而PCA算法只能够区分不同水果类型的无关背景信息。说明了cPCA算法能够分析出近红外光谱中的关键信息特征,要优于PCA算法。三、对比偏最小二乘法（cPLS）第一部分的实验探究——多种类型水果不同梯度农药残留定量分析。实验材料包括三种不同类型的水果和十种不同浓度（0-28 mg/kg）的毒死蜱溶液,使用近红外光谱仪器进行光谱采集。经过不同的数据预处理后,传统的PLS算法的相关系数为0.69,而cPLS算法将定量的相关系数提升到了为0.90,均方根误差由0.86降低到0.75,算法定量分析的能力有了进一步的提升。四、对cPLS定量算法进行第二部分实验探究——以多厂商化肥原料为实验样本,对氮元素进行定量化分析。对光谱进行预处理后,分别进行PLS和cPLS算法分析,PLS算法的评价指标相关系数为0.79,均方根误差为2.40;cPLS算法相关系数为0.94,均方根误差为0.81。说明cPLS分析结果要优于PLS。本文的算法改进和实验方案都为近红外光谱技术高维数据分析提供了新思路,在近红外光谱分析中有着广阔的应用。