高血糖症和高尿酸血症都是常见的人体代谢紊乱疾病。传统高血糖症和高尿酸血症诊断方法是均为有创检测,会给患者带来精神压力、细菌感染、二次伤害等风险。因此,迫切需要一种非侵入性技术来帮助患者轻松、无损地诊断高血糖症和高尿酸血症。本研究通过获取人体尿液红外光谱数据,采用波段筛选算法对光谱进行特征波段筛选后,结合数据融合策略和堆叠泛化算法,以期建立诊断准确率高、鲁棒性强以及泛化性好的无损高血糖症和高尿酸症诊断模型。具体内容如下:（1）基于特征波长筛选算法的高血糖症和高尿酸血症诊断模型研究实验采集了159个非高血糖症、106个高血糖症、93个非高尿酸血症和102个高尿酸血症志愿者晨尿的NIR和FTMIR光谱。其次采用一阶导数、二阶导数、标准正态变换和多元散射校正对原始光谱数据进行数据预处理,然后利用GA,CARS,BGWO三种波段筛选算法分别对两个光谱源进行特征波段筛选,并初步建立高血糖症和高尿酸血症诊断预测模型。结果表明:波长筛选后所建立的PLS-DA模型相比于全谱建立的PLS-DA模型预测准确率有明显提高。最优高血糖症诊断模型:（1）NIR模型:经二阶导数处理后,通过CARS算法波段筛选后的数据建模效果最佳,模型预测结果准确率为0.8750。筛选出的特征波长为1030 nm、1732 nm、和1980～2180 nm。（2）FTMIR模型:采用原始光谱,通过CARS算法筛选后的数据建模效果最佳,模型预测结果准确率为0.9048。筛选出的特征波长在1000 cm-1和1500 cm-1附近。最优高尿酸血症诊断模型:（1）NIR模型:经标准正态变换处理,通过BGWO算法波段筛选后的数据建模效果最佳,模型预测结果准确率为0.7778。筛选出的特征波长为1030 nm、1540 nm、1732 nm、1980～2180 nm和2350 nm。（2）FTMIR模型:经二阶导数处理后,通过CARS算法筛选后的数据建模效果最佳,模型预测结果准确率为0.8491。筛选出的特征波长在1000 cm-1和1500 cm-1附近。（2）基于光谱数据融合的高血糖症和高尿酸血症诊断模型研究实验通过已选出的最佳波段筛选算法（CARS,BGWO）以及用于特征提取的PCA/ICA方法获得特征变量,将提取的特征变量数据融合后,输入到PLS-DA模型进行建模分析。结果表明:两种光谱数据融合所建立的PLS-DA分析模型优于某一单独光谱数据建立的高血糖症和高尿酸血症诊断模型。其中采用波段筛选算法结合中级数据融合建立的模型效果最佳,高血糖症诊断模型预测结果准确率为0.9574。高尿酸血症诊断模型预测结果准确率为0.9057。（3）基于堆叠泛化的高血糖症和高尿酸血症诊断模型研究实验利用前期尿液红外光谱的融合数据建立四个机器学习分类器（KNN、SVM、NB、RF）,并在此基础上引入集成学习思想,利用堆叠泛化将四个分类器整合为一个强分类器。堆叠泛化的meta-learner层分别采用逻辑回归和加权投票方法来建模对比。结果表明应用堆叠泛化后的模型性能在各个方面比单一分类器均有明显提高。其中采用加权投票作为meta-learner的堆叠泛化模型效果最佳,高血糖症诊断模型预测结果准确率、F1、灵敏度分别为1、1、1,高尿酸血症诊断模型预测结果准确率、F1、灵敏度分别为0.9434、0.9473、0.9310。因此,通过人体尿液红外光谱进行高血糖症和高尿酸血症诊断鉴别是可行的,这种方法具有快速、简单、无损等优点。本文研究结果对高血糖症和高尿酸血症诊断和患者日常检测控制病情有积极的现实意义。