三维荧光光谱能同时描述荧光强度随激发波长和发射波长变化的关系,能完整的体现物质的荧光特性,是一种很有价值的光谱指纹技术,目前,基于三维荧光光谱的定量分析方法主要是基于向量的一阶校正法和基于张量分解的高阶校正法。三维光谱数据矩阵本质上是二阶张量形式,本文研究了基于支持张量机的三维荧光光潜定量分析方法,该方法保留了三三维光谱数据所固有的结构信息及数据的内在相关性,减少了模型中的待定模型参数,也克服了丛于张量分解的高阶校正法中需要预估组分数的缺点。本文主要包括以下几个方面的内容：1)介绍了丛于支持张量机的回归建模方法,并进行详细的推导和叙述,为了验证该方法的泛化能力,分别与主成分回归(PCR),偏最小二乘(PLS),支持向量机(SVM)等基于向量的一阶校正法和平行因子算法(PARAFAC),多维偏最小二乘(N-PLS)等基于张量分解的二阶校正法进行比较实验,同时针对参数C和ε不同情况也进行了实验,实验结果显示了该方法对C和ε的变化不是很敏感。2)针对非线性三维荧光光谱问题,通过引入张量核函数,将支持张量机回归方法扩展到核支持张量机回归方法,然后和支持张量机回归方法一样进行多组比较实验以验证模型的性能。3)配制20个含有不同真菌毒素浓度的牛奶实验样本,并获得实验样本的荧光数据,然后将本文提出的方法应用于真菌毒素三维荧光光潜检测的实验分析中,实验结果也证实了研究结果的有效性。