目的　基于近红外光谱技术鉴别不同产地的藕粉样品与检测藕粉的掺假问题。方法　采集不同产地藕粉样品的近红外光谱,在光谱预处理后采用相关系数法提取特征波长,以提取的特征波长变量构建支持向量机(support　vector　machine,　SVM)、偏最小二乘法判别分析(partial　least　squares　discriminant　analysis,　PLS-DA)与线性判别分析(linear　discriminant　analysis,　LDA)　3种模型,实现对不同产地藕粉的鉴别分析。同时,采集掺假地瓜粉、玉米粉、木薯粉的藕粉样品的近红外光谱,在掺假样品类别数已知情况下,运用K-means聚类分析鉴别3种掺假类型的藕粉样品,在掺假类别数未知下,运用基于局部密度判别的聚类算法进行判别。结果　以相关系数法提取的特征波长变量构建的SVM、LDA和PLS-DA　3种模型对于不同产地藕粉样品的判别准确率均为100%。对于不同掺假类型的藕粉检测,在掺假样品类别数已知情况下,K-means聚类分析能有效识别出掺假藕粉,识别精度为98.33%。在掺假样品类别数未知的情况下,基于局部密度判别的聚类算法可以有效识别出2%掺假率的藕粉样品。结论　近红外光谱技术是一种快速、高效、无损检测的分析方法,能实现不同产地莲藕粉的快速鉴别,检测藕粉的掺假问题,为藕粉的质量控制提供一定的理论基础。