摘要：為科學客觀地評估鮮葉收購價格,應用近紅外光譜技術結合人工神經網絡方法和聯(lián)合區(qū)間偏最小二乘法,建立了三種鮮葉收購價格預測模型并比較了預測效果.應用聯(lián)合區(qū)間偏最小二乘法篩選最佳光譜區(qū)間為5 750-6 000cm^-1,7 750-8 000cm^-1,8 250-8 500cm^-1,8 500-8 750cm^-1,9 500-9 750cm^-1和9 750-10 000cm^-1,并對上述光譜進行主成分分析.前5個主成分累計貢獻率為99.87%,并以此為輸入值建立收購價格人工神經網絡預測模型（R^2=0.968 7,RMSEP=4.625）.模型預測結果優(yōu)于全波長人工神經網絡模型（R^2=0.855 1,RMSEP=5.218）和聯(lián)合區(qū)間偏最小二乘法模型（R2=0.581 6,RMSEP=25.433）的預測結果.近紅外光譜技術結合人工神經網絡和聯(lián)合區(qū)間偏最小二乘法,能夠快速、準確、客觀的評估鮮葉收購價格,有利于統(tǒng)一鮮葉收購價格標準,有效地減少糾紛。