3.2.3剔除异常样品CA和SSC校正集样本的三维空间分布图见图3。由于定量分析的样品为同类样品，它们会因为光谱信息的相似性而分布在相对集中的主成分空间中，而远远偏离此空间的样品具有较高的Residual残差值则为异常样品。因此，样本15，84，7，115为CA模型的异常样品，样本15，7，1，115为SSC模型的异常样品。

    3.2.4建立PLS定量模型应用留一交叉验证法(leave one out cross-validation， COOCV)建立CA和SSC的PLS定量校正模型，见图4。CA和SSC模型的校正集R2分别为0.987 2，0.981 2，RMSEC分别为0.153 3，0.794 3。所建模型R2较高，RMSEC较低，预测值与实测值的线性关系较好，可用于金青萃取过程CA和SSC的定量预测。

    3.2.5建立ANN定量模型以trainlm作为训练函数 ......