为了解发育后期苹果内部品质与近红外光谱特性之间的关系,给田间管理、实时采收等提供依据,利用近红外漫反射技术测量了发育后期3个月内“富士”苹果在833～2500nm波长范围内的光谱特性,并随后测量了各样品的内部品质（可溶性固形物含量、硬度、pH值和含水率）,分析了单一波长下吸光强度与各内部品质之间的线性关系。结果表明,单一波长下吸光强度与苹果各内部品质之间的线性相关性均较弱,基于单一波长下的吸光强度很难预测苹果的内部品质。为此,结合化学计量学方法建立了预测可溶性固形物含量、硬度、pH值和含水率的最小二乘支持向量机和极限学习机（ELM）模型,并分析了主成分分析（PCA）、连续投影算法（SPA）与无信息变量消除法等3种降维方法对模型预测性能的影响。结果说明,预测可溶性固形物含量、pH值的最优模型为SPA-ELM,其R_MSEP分别为0.4435°Brix和0.0068;预测硬度、含水率的最优模型为PCA-ELM,其R_MSEP分别为0.2612 kg/cm²和0.6235%。