便携式近红外光谱分析技术可实现油页岩含油率的原位检测,在油页岩资源现场勘查中发挥着重要作用。但是,由于其测得的原始光谱数据量大、冗余信息多,直接建模会影响速度与精度。因此提出一种小波变换与神经网络融合法,先将油页岩全谱数据进行db8小波3级分解,提取其近似系数形成输入矩阵,然后再进行神经网络建模。为了验证有效性,利用30个油页岩合成样品,从中随机选择20个用于训练,另外10个用于预测,并分别使用全谱数据与小波特征数据进行了10次神经网络建模。结果表明,全谱数据建模速度均值为570.33s,预测残差平方和及相关系数均值分别为0.006 012及0.843 75;而小波神经网络法对应的以上均值为3.15s,0.002 048及0.953 19。由此说明小波神经网络法优于全谱数据建模法,为油页岩含油率的快速、高精度检测提供了一种新方法。