拉曼光谱技术可以检测物质的成分信息,具有分析速度快、成本低、操作简单等诸多优点,已广泛应用于农业、医药、工业等诸多领域,尤其在中药掺伪鉴别领域有很大应用潜力。本文基于拉曼光谱技术结合深度学习算法进行中药珍珠粉的掺伪鉴别研究。首先,介绍拉曼散射基本机理以及目前常用的化学计量学算法基础理论,将珍珠层粉和珍珠粉按不同比例混合,配置模拟掺伪中药样本并采集其拉曼光谱,对光谱进行预处理,包括基线校正和Savitzky-Golay平滑滤波。分别采用左右平移与添加噪声的方法对原始拉曼光谱数据进行数据增强并对增强后光谱数据进行归一化处理。其次,本文研究基于不同结构的深度学习网络的珍珠粉掺伪定性鉴别。分别设计循环神经网络、卷积神经网络、循环网络和卷积网络串联混合神经网络与并联混合神经网络四种结构,优化网络参数,确定最佳网络结构,并与传统分类方法进行对比分析。重点讨论各种分类算法的抗噪声情况,实验结果证明卷积与循环并联神经网络相比其他方法具有更好的抗噪声干扰能力,适用于中药的现场快检应用。再次,本文提出基于深度卷积生成式对抗网络的拉曼光谱数据增强算法,并对真假珍珠粉拉曼光谱进行光谱数据增强,采用峰值信噪比和结构相似性作为评价指标,对比传统数据增强方法。最后,深度卷积生成式对抗网络结合卷积神经网络对四种低纯度掺伪的珍珠粉进行定性和定量分析。基于深度卷积生成式对抗网络增强光谱的定性分类模型和定量模型,掺伪鉴别结果明显优于传统方法。实验结果证明基于深度卷积生成式对抗网络的拉曼光谱数据增强可以解决很多领域实验采集拉曼光谱数据偏少的问题,为深度学习技术在光谱分析领域的应用提供新思路。