本发明公开了一种烟草近红外定量分析模型的无标样转移方法，包括采集不同条件下烟草的光谱数据；取样本集合中的部分样本作为训练集，取训练集中m个样本作为源域训练集，取训练集中n个样本作为目标域训练集；依次设置源域训练集和目标域训练集的样本初始权重，设置训练的迭代条件，利用加权极限学习机建立近红外定量分析模型；将相应的主成分矩阵S中的前L列输入当前的近红外定量分析模型，以得到初步的预测值；根据公式，计算预测误差；根据公式，更新权重集合，以对近红外定量分析模型进行修正。本发明提供的无标样转移方法实现不同条件下烟草近红外定量分析模型的无标样转移，避免了模型重新校准需扫描大量的样品。