本發(fā)明涉及基于改進(jìn)蜜獾算法結(jié)合近紅外光譜的阻燃塑料分類方法，屬于近紅外光譜應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)域，包括：對(duì)阻燃塑料近紅外光譜的原始數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，并按照7∶3的比例隨機(jī)分為訓(xùn)練集和測(cè)試集；利用SVM算法建立阻燃塑料近紅外光譜的分類模型；利用訓(xùn)練集結(jié)合MPA?HBA算法優(yōu)化SVM模型的參數(shù)c和g；選取最優(yōu)的SVM參數(shù)構(gòu)建模型，對(duì)測(cè)試集數(shù)據(jù)進(jìn)行分類并判斷分類結(jié)果的正確率。本發(fā)明采用近紅外光譜檢測(cè)技術(shù)結(jié)合尋優(yōu)算法和分類算法在阻燃塑料分類檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用填補(bǔ)了我國(guó)在工業(yè)上阻燃塑料快速無(wú)損檢測(cè)的空白，具有檢測(cè)速度快、檢測(cè)準(zhǔn)確率高、相較傳統(tǒng)檢測(cè)無(wú)污染等優(yōu)點(diǎn)。