本發(fā)明公開了一種基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的近紅外光譜分析方法，具體包括以下步驟：S1、采集訓(xùn)練集樣本的近紅外光譜數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理；S2、利用預(yù)處理后的訓(xùn)練集數(shù)據(jù)，基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立近紅外光譜校正模型；S3、采集測(cè)試集樣本的近紅外光譜數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理；S4、將預(yù)處理后的測(cè)試集數(shù)據(jù)代入近紅外光譜校正模型，獲得預(yù)測(cè)結(jié)果。采用本發(fā)明的方法可有效提取近紅外光譜中較為陡峭的和較為平緩的吸收峰信息，得到不同分辨率的特征信息，從而能夠有效提升利用近紅外光譜校正模型的預(yù)測(cè)精度。本發(fā)明在食品藥品成分分析、非法化學(xué)添加物檢測(cè)、紡織品成分分析等領(lǐng)域具有良好的應(yīng)用前景。