1.基于蒙特卡洛变量组合集群的近红外光谱变量选择方法，其特征在于，包含以下步骤：A运用蒙特卡洛采样方法对校正集样本进行随机采样，每次采样80％的样本作为样本子集，采样M次得到M组不同的样本子集，M值为50；B针对每个样本子集首先运用二进制矩阵采样方法对其变量空间进行变量采样，采样K次得到K组不同的变量合集，K值为1000，运用偏最小二乘法建立每个变量合集的模型，得到每个变量合集的交互检验均方根误差；C针对每个样本合集，选取其均方根误差最小的前θ×K组变量子集作为每个样本子集的变量子集，其中θ为10％，θ×K为100，统计每个变量子集中每个光谱变量出现的频率，运用指数衰减函数删除那些出现频率较小的变量；D步骤B～步骤C过程迭代N次，N值为50，最后每个样本子集中只剩下L个光谱变量，L的数值为14，计算出每个样本子集中L个变量之间所有变量组合的均方根误差，其值最小的变量组合为每个样本子集的特征变量；E保留所有样本子集中的特征变量，最后通过对所保留的变量重复二进制矩阵采样法变量采样、变量子集选取和指数衰减函数删除贡献小变量，此过程迭代N1次，N1值为200，最后剩余L个变量，计算出每个样本子集中L个变量之间所有变量组合的均方根误差，其值最小的变量组合为最终蒙特卡洛变量组合集群分析法特征变量选取结果。