简介： 本发明提供了一种基于卷积神经网络的桑椹可溶性固形物含量的检测方法，使用便携式NIR光谱仪获取待测样本的NIR光谱，将NIR光谱经SNV预处理、CARS选择变量后，作为CNN模型的输入，即可获得桑椹的可溶性固形物含量信息。本发明所述的基于卷积神经网络的桑椹可溶性固形物含量的检测方法，具有无损、绿色、快速和准确的特点；可以对桑椹整个生长期的品质进行监控，为最佳采摘时期的确定提供参考；适合NIR光谱等一维数据的分析；对于后期模型的维护，可以采用迁移学习的方法进行。