Разработан методический подход по применению спектроскопии диффузного отражения  в УФ–видимом–ближнем ИК (УФ-Вид-БИК) диапазоне в сочетании с методами машинного обучения для построения классификационных моделей градации семян сои по группам в зависимости от вида дефекта и по категориям пищевых качеств. Получены модели классификации семян сои по группам дефектов и по категориям качества. Из широкого диапазона 350—2500 нм выявлен набор из пяти информативных спектральных полос, приписываемых функциональным группам компонентов состава семян сои и вносящих наибольший вклад в градацию семян по категориям качества. Получены функции классификации, с помощью которых можно определить принадлежность образцов к одной из категорий. Модель классификации по категориям качества имеет достаточную точность (90 %). Сокращение числа длин волн спектра позволяет существенно сократить время, необходимое для обработки данных и принятия решения.