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为了实现固态发酵过程参数pH值的快速检测，提出基于近红外光谱技术的固态发酵过程参数pH值检测新方法．首先获取140个固态发酵过程产物样本在10000～4000cm-1范围内的近红外光谱；然后利用酸度计测得近红外光谱预测模型的参考测量值；最后运用Adaboost（AdaptiveBoosting）算法来构建由10个弱预测器（BP神经网络）组成的BP．Adaboost强预测模型．试验结果显示：该模型的预测均方根误差（RMSEP）和预测集相关系数（R）分别为0．0726和0．981l；与BP模型结果相比，该模型