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本发明涉及一种近红外光谱的分类模型训练方法、系统及分类方法、系统，利用MTF将每一训练用近红外光谱序列转换为训练用二维图像，得到训练数据集。再构建初始分类模型，利用训练数据集对初始分类模型进行训练，即可得到分类模型。通过引入MTF方法将近红外光谱序列整体转换为图像，保留了原始光谱序列对波长的依赖性以及特征的完整性，通过将一维光谱序列编码为图像，可以将机器视觉图像处理的强大优势应用于一维近红外光谱的分类识别，能够显著提高分类模型的分类准确率。利用该分类模型能够更为准确的对近红外光谱序列进行分类。