随着超快激光的发展,太赫兹时域光谱技术逐渐成为国内外研究热点。该技术通过测量待测样品的太赫兹光谱,获得待测样品的光学参数,通过对光学参数的研究,可以对物质的组成成分进行检测。然而,该技术在食品药品等领域的应用还不成熟,检测结果的准确度还有待提高。为了进一步探究太赫兹时域光谱技术在物质检测方面的应用,提高物质检测结果的准确度,本文基于太赫兹时域光谱技术测量酒石酸、乳糖一水合物、滑石粉、藕粉的太赫兹光谱,对物质的定性识别及混合物的定量分析方法进行了研究,结合模式识别技术实现物质的定性识别;应用多种回归算法实现对混合物的定量分析。论文的主要研究内容和成果如下:1.对太赫兹波的产生、探测机理、太赫兹时域光谱系统以及相关的机器学习算法原理及适用场景进行了详细分析。2.论文将手动提取吸收峰结合支持向量机模型用于基于太赫兹时域光谱技术的物质检测应用。与传统主成分分析结合支持向量机模型相比,新模型的训练时间短、预测准确率高,对多吸收峰物质的指认能力达到96%。实验结果表明该模型更适于应用在物质的定性检测中。3.为了提高物质检测的准确度,基于手动提取吸收峰降维技术,论文提出了梯度提升回归算法结合太赫兹技术的物质含量回归模型。与线性回归、偏最小二乘回归和支持向量回归三种常用模型相比,太赫兹时域光谱技术结合梯度提升回归算法对混合物进行定量分析均方根误差低于5%。预测结果的相关系数高于99.9%。新模型在数据集较少的条件下仍然有高准确率,兼顾三种传统模型计算代价低的优点,未来可应用于基于太赫兹时域光谱技术的食品与药品检测。