为提高近红外光谱预测模型的精度和适用性,同时简化模型,提出了自适应蚁群优化偏最小二乘法优选特征波长的方法,建立不同产地苹果可溶性固形物含量混合分析模型。收集山东、陕西和新疆的富士苹果,采集3800~14000 cm"1范围的近红外光谱,并对其重要品质指标可溶性固形物含量进行测定。利用蚁群算法启发式全局搜索的特点,结合蒙特卡罗轮盘赌随机选择机制,优选苹果可溶性固形物含量的近红外光谱特征波长,然后用偏最小二乘法建立分析模型。与全光谱偏最小二乘模型和遗传偏最小二乘模型相比,蚁群优化算法选择的波长数最少,模型预测能力最强,预测的相关系数R和预测均方根误差RMSEP分别为0.9708和0.5144。研究结果表明,自适应蚁群优化算法可以有效选择近红外光谱特征波长,提高模型的稳健性和适用性。