光谱技术具有快速、无污染、无需复杂样品制备等特点,然而在光谱分析时存在着一些问题,如光谱易受基体效应、温度漂移、光源能量抖动等实验环境影响,从而稳定性差,而将机器学习应用于光谱分析过程中,可以提取更多信息、抑制干扰信号的影响以及剔除异常数据。本文引入主成分分析法、偏最小二乘法(Partial Least-Square,PLS)、随机森林(Random Forests,RF)、深层神经网络(Deep Neural Networks,DNN)、卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)五种机器学习算法,并将上述算法应用在原子光谱——激光诱导击穿光谱(Laser Induced Breakdown Spectroscopy,LIBS)和分子光谱——显微红外光谱检测中对光谱特征提取、噪声消减、模型构建等方面的实际效果,并进一步评价了机器学习算法在光谱定量定性分析过程中的效果。文章首先以分析化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)为例,将机器学习应用于建立基于LIBS的水质快速预测模型。COD是重要的水质污染指标,是多种元素共同作用的结果,因此使用了PLS这一多变量回归算法。当采用PLS对两条河流的光谱数据建模时,模型效果较差,其原因是两条河流水体中的元素呈现显著差异,导致线性的PLS模型传递性较差。针对这一问题,本文采用了RF这一非线性算法。RF经参数优化后,得到了预测更为准确的模型,表明了机器学习在原子光谱中的成功应用。进一步地,在讨论机器学习在分子光谱中的应用时,以大米产地溯源和种类区分为例,结合显微红外光谱和机器学习算法,建立不同产地和不同品种大米区分模型。实验采集了14种大米的显微红外光谱,首先使用常规机器学习算法RF对这些样本进行产地和种类区分,然而模型预测准确率仅为57.1%。为了准确地区分大米的产地及品种,进一步地引入了DNN和CNN两种深度学习算法,并分别建立了大米的产地及种类区分模型,其预测准确率均达到90%以上。研究结果表明在基于显微红外光谱的大米的产地溯源和种类区分过程中,深度机器学习算法较之常规机器学习算法更为有效,这也证明了深度机器学习算法在分子光谱中应用的可行性。上述问题中均涉及大量的数据处理,通过将机器学习算法应用在原子光谱和分子光谱分析过程,这些问题均得到了妥善解决,这表明在原子光谱和分子光谱分析的过程中,机器学习是一种很有效的工具,也表明了机器学习算法在定量和定性分析方面均有优势,进而可以将机器学习算法推广到其他对象的光谱数据分析建模应用。