简介： 本发明涉及一种基于跨域光谱信息的农产品品质无损检测方法及可泛化系统，包括步骤：获取源域光谱数据与目标域光谱数据，并构建训练数据集；构建Aug‑TrAdaBoost.R2模型，所述Aug‑TrAdaBoost.R2模型包括三个子模型，分别为回归预测模型、源域结果校正模型以及目标域结果校正模型；训练所述Aug‑TrAdaBoost.R2模型，并利用训练好的模型对源域光谱数据与目标域光谱数据进行预测。本发明同时提升了模型在源域和目标域数据上的泛化性能，较大幅度提升了模型的预测准确率。