技術特征：

1.一種基于主成分分析相似判別的油品性質檢測方法，其特征在于具有以下步驟：

(1)獲取待測油品樣本的近紅外光譜；

(2)對待測油品光譜和校正集中樣本光譜進行常規(guī)預處理；

(3)將預處理后的所有光譜數據進行主成分分析；

(4)根據主成分分析后的得分矩陣，選取前m個得分向量，繪制主成分分析圖；

(5)根據主成分分析圖，按照一定規(guī)則選取待測樣本的p個相似樣本；

(6)根據相似樣本采用偏最小二乘建立模型；

(7)通過建好的模型對待測樣本的性質進行預測。

2.根據權利要求1所述的一種基于主成分分析相似判別的油品性質檢測方法，其特征在于m＝3，即以第一主成分為橫軸，第二主成分為縱軸，第三主成分為豎軸，繪制三維主成分分析圖。

3.根據權利要求2所述的一種基于主成分分析相似判別的油品性質檢測方法，其特征在于所述一定規(guī)則是：以待測樣本為中心，在主成分分析圖中繪制立方體框，位于立方體框內的樣本作為待測樣本的相似樣本。

4.根據權利要求3所述的一種基于主成分分析相似判別的油品性質檢測方法，其特征在于立方體框的長寬高比例為3:2:1。

5.根據權利要求1所述的一種基于主成分分析相似判別的油品性質檢測方法，其特征在于p＝50±5。

6.根據權利要求1所述的一種基于主成分分析相似判別的油品性質檢測方法，其特征在于所述常規(guī)預處理包括基線校正、譜圖截取和矢量歸一化。

7.根據權利要求6所述的一種基于主成分分析相似判別的油品性質檢測方法，其特征在于所述常規(guī)預處理，

首先：基線校正采用兩點法基線校正，選取6400cm^-1和9200cm^-1兩波數點作為兩基點，基線校正后的吸光度通過下式計算：

$y_i^{*}=y_i-({\mathrm{kx}}_i+b)---\left(1\right)$

式中，x_i為汽油在近紅外光譜區(qū)的波數；kx_i+b為過6400cm^-1和9200cm^-1兩點的直線方程，其中k為該直線斜率，b為該直線截距；y_i表示原譜圖在波數x_i下的吸光度；表示基線校正后譜圖在波數x_i下的吸光度；

其次，截取4000cm^-1～4800cm^-1波數段內的譜圖；

最后，矢量歸一化采用下式計算：

${X_{ij}}^{*}=\frac{X_{ij}-{\stackrel{\‾}{X}}_i}{\sqrt{\underset{j=1}{\overset{m}{\Σ}}{(X_{ij}-{\stackrel{\‾}{X}}_i)}^2}}---\left(2\right)$

式中，X_ij是指第i個樣本在波數j下的吸光度；指第i個樣本的吸光度平均值；m是波數點的個數；X_ij^*表示矢量歸一化之后的第i個樣本在波數j下的吸光度。