针对蜜瓜可溶性固形物含量透射光谱检测中, 异常建模样品对模型精度的影响及多种可能来源, 提出异常样品的综合评判方法。 为防止漏判, 分别针对不同来源, 采用基于预测浓度残差、 Chauvenet检验法及杠杆值与学生残差T检验准则对85个建模样品(偏最小二乘法建模)进行初步判别, 共判别出9个疑似异常样品。 为防止误判, 对疑似样品逐一回收, 考察其对建模与预测精度的影响。 先后回收5个样品后, 所建校正模型相关系数r为0.889, 均方根校正偏差RMSEC为0.601°Brix, 对35个未知样品的均方根预测偏差RMSEP为0.854°Brix, 比未剔除异常样品前所建模型（r=0.797, RMSEC=0.849°Brix, RMSEP=1.19°Brix）精度明显提高, 比剔除全部疑似异常样品所建模型（r=0.892, RMSEC=0.605°Brix, RMSEP=0.862°Brix）更稳定, 预测精度更高。