本发明公开了一种光谱样本加权方法及系统，属于人工智能模型技术领域。该方法包括：对待测光谱样本以及训练集中训练光谱样本进行预处理，使得所有光谱样本处于相同的量纲；确定训练集中所需要增加的总的样本数量L总；计算待测光谱样本与训练集中每个训练光谱样本的距离d，在训练集中选择与待测光谱样本距离较近的部分训练光谱样本作为加权对象；根据待测光谱样本与训练集中每个训练光谱样本的距离d计算加权对象的权重，并根据权重以及样本数量L总计算每个加权对象需要复制的数量；将相应数量的加权对象加入训练集进行建模。发明提供的加权方式只修改建模集本身，所以可以适配各种光谱回归预测算法。