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为了提高近红外模型的精确度与准确度，需要定期地对原模型进行修正。常用的方法是在原模型中添加一些包含新信息的新样品，因此，样品的选择成为模型维护过程中的关键因素之一。以利用近红外光谱分析法测定油菜籽含油量为例，向原模型中添加不同偏差的样品建立独立的近红外模型，并设计相应的验证集对各模型的预测性能进行全面评价。结果表明：不同偏差的样品对模型预测性能的改善效果有差异，只有当新样品的偏差与原模型的预测偏差相匹配时，添加的新样品才能更有效地对原模型进行修正。依据偏差选择样品的新思路为近红外模型的维护提供了一条有效地