Предлагается метод распознавания пола и видов куколок шелковичного червя с помощью спектроскопии в ближнем ИК диапазоне (800-2778 нм). Полученные спектры 840 куколок шелковичного червя разделены с помощью алгоритма Кеннарда-Стоуна (KS) на две группы - калибровочную (700) и проверочную (140). Модели распознавания созданы с использованием приближений радиальной базисной функции и нейронной сети (RBF-NN) и метода опорных векторов (SVM). Результаты идентификации видов и пола с помощью моделей RBF-NN и SVM, базирующихся на полных спектральных данных, получены с низкой точностью (5 и 33.57 %). Для повышения точности и уменьшения времени обработки применены метод главных компонент (PCA) и линейный дискриминантный анализ (LDA), позволившие снизить размерность данных. Эффективность оптимизированной модели с использованием SVM значительно выше (92.14%), чем модели с использованием RBF-NN и PCA (19.29%). В целом наилучшие результаты по распознаванию получены при использовании моделей RBF-NN и SVM, основанных на LDA, которые обеспечивают точность 100%. Результаты показывают, что модели LDA-SVM и LDA-RBF-NN дают возможность распознавания пола и видов куколок шелковичного червя с помощью спектроскопии в ближнем ИК диапазоне.