近红外光谱分析的前提是数学模型，建立一个稳定准确的数学模型是一个复杂的过程。在一台仪器上建立的模型，在其他仪器上往往不能适用，因此如何利用模型转移技术维护并充分利用已有的数学模型，对近红外光谱分析技术有着重要的意义。 本文以玉米籽粒为样品，研究了在5台滤光片型近红外仪器之间的模型转移，结果表明：直接校正法模型转移效果比较稳定，平均模型转移差异度达到7.01％；目标因子分析法的平均模型转移差异度达到15.3％，尤其当转换集样品数量较少或主从仪器间差异较大时，目标因子分析法更具优势；斜率截距法是一种快速简便的模型转移方法，但转移效果较差，平均模型转移差异度只能达到24.89％。 本文还研究了不同转换集样品数量对模型转移效果的影响，实验结果表明，当转换集样品小于20个时，直接校正法的转移效果急剧下降；而转换集样品数量对斜率截距法和目标因子分析法影响不大。 不同建模方法对模型转移算法影响很大，偏最小二乘法建立的模型直接校正法的模型转移效果最好，多元线性回归法建模直接校正法和目标因子分析法转移效果相当，主成分回归法建模目标因子分析法模型转移效果最好。 研究表明：多元线性回归模型下直接校正法平均模型转移差异度为7.01％，有很好的效果，可以进行实际应用。