傅里叶变换红外(FT-IR:Fourier Transform Infrared)光谱技术在复杂、痕量多组分气体的定量分析中得到了广泛的应用。近年来,发展了各种基于FT-IR光谱的组分高精度定量分析方法。通常,在采用FT-IR光谱进行定量分析之前,需要对光谱进行定性分析。传统方法采用一定的辅助手段,例如GC-MS等。当然,也有直接采用FT-IR光谱进行定性分析的方法。目前现有的FT-IR光谱定性分析方法存在定性识别效果差、不能进行实时在线分析等缺点,这些缺点导致FT-IR光谱分析技术在很多应用场景受到限制。最典型的应用场景就是采用FT-IR光谱技术实时检测化工园区的污染排放,由于无法进行实时在线定性分析,往往采集到的FT-IR光谱需要经过事后的定性分析,再来进行相应的定量分析。这样就无法实时监控化工园区的排放情况。同样的,在工业生产过程中,例如药品生产过程中,需要对某些成分或原料进行分析和监测,也需要用到快速的FT-IR光谱定性识别分析技术。实际上,关于FT-IR光谱定性识别分析技术一直没有很大的实质性突破。在采用FT-IR光谱进行定性识别分析时需要进行有很多假设和前提条件,例如,很少有FT-IR光谱定性分析识别方法考虑到FT-IR光谱的非线性效应,而是直接采用FT-IR光谱的依据比尔郎伯定律而来的线性模型。这使得现有的FT-IR光谱定性识别分析技术在实际应用中受到种种限制。鉴于此,本文分别从FT-IR光谱的线性模型以及非线性模型出发,分别发展了基于变量选择方法的FT-IR光谱定性识别分析模型以及基于遗传算法和非线性最小二乘拟合算法的FT-IR光谱定性识别分析模型。本文首先介绍了近年来发展的变量选择方法,分别结合多种变量选择技术以及变量选择准则,构建了 FT-IR光谱的定性识别分析模型。并从推荐系统的角度对基于变量选择方法的FT-IR光谱的定性识别分析模型进行评价。通过模拟实验的研究,对FT-IR光谱的定性识别分析模型进行了改进研究。最后进行了几组实际数据实验,对FT-IR光谱定性识别分析模型进行了验证。实验结果表明,基于变量选择方法的FT-IR光谱定性识别分析模型是一种有效的模型。接着本文发展了基于FT-1R光谱的非线性生成模型,并采用非线性最小二乘拟合算法,对模型进行求解。结合遗传算法,发展了基于遗传算法以及非线性最小二乘拟合算法的FT-IR光谱的定性识别分析模型。并从模拟实验对FT-IR光谱进行定性识别分析研究。进行模拟实验时,研究了不同噪声情况下定性识别分析模型的定性识别分析效果。采用遗传算法以及非线性最小二乘拟合方法进行了实验研究。通过对实际实验以及模拟实验的定性识别分析结果进行分析,提出了一点改进,并对改进型模型进行了模拟实验和数据实验研究。研究结果表明基于遗传算法以及非线性最小二乘拟合方法的FT-IR光谱定性识别分析方法是一种有效的FT-IR光谱定性识别分析方法。考虑到遗传算法是一种随机搜索算法,最后对定性识别分析方法从实验角度进行了重复性验证。最后开展了模拟外场实验,并采用本文提出的两种FT-IR光谱定性识别分析方法对实验数据进行实时在线分析,获得了较为理想的结果。