宝石是珠宝玉石行业的主流产品,深受人们的喜爱,有效鉴别宝石种属对于维护消费者权益具有重要意义。光谱分析法作为一种无损的检测方法,为鉴别天然钻石和合成钻石提供了一种新的研究方法,在珠宝鉴定领域中应用广泛。自动化技术和人工智能技术的迅猛发展,促进了珠宝鉴定的数字化、网络化、智能化转型,在提高鉴定准确率、重复性、效率的同时,降低对人工的要求。本文围绕宝石种属的自动化、高效、准确分析鉴别目的,研究开发基于多光谱数据分析的宝石种属鉴别算法及软件,实现宝石种属的高精度、高效率鉴别。具体研究内容与工作如下:（1）针对不同光谱数据的特点,提出了适应性的预处理方法。对于毛刺噪声严重的光谱,提出了一种自适应优化参数的Savitzky-Golay平滑滤波方法,在滤除噪声的同时较好的保持了原始光谱曲线的形状;对于维度不一致的光谱,分析了不同光谱出现维度不一致问题的原因,提出了各自的维度矫正方法;对于吸光度、透过率差异较大的光谱,采用min-max标准化方法,消除奇异样本数据的影响。（2）提出了特征峰分析与光谱匹配相结合的红外反射光谱分析方法,以实现宝石材质的鉴别。对于光谱曲线特征峰的偏移问题,基于中心极限定理和3σ原则,以样本估计总体,确定了每种红外反射光谱每个特征峰修正后的3σ偏移区间,进一步对比采用Pearson光谱匹配算法,实现宝石材质及其衍生矿物质的准确区分,实验验证了特征峰分析与光谱匹配相结合算法具有较高的可靠性和稳定性。（3）针对人工处理宝石红外透射光谱数据和紫外可见光谱数据序列较长、波峰波形差异性较大、特征峰不明显的问题,提出了一种基于双层LSTM网络的N VS 1模型结构的复杂光谱辨识方法,以实现人工处理宝石的高精度鉴别。实验验证了模型具有良好的鲁棒性和识别能力,可达到准确辨识宝石是否经过人工处理的目的。（4）在上述关键技术研究成果的基础上,开发了基于多光谱数据的宝石种属鉴别软件,并进行了大量的实验测试,验证了算法及软件的准确性、稳定性和适用性。