先进的光学装置的诞生,意味着科学家们可以使用全新的研究方法来探索未知的世界,例如,可以以纳米尺度创建微观物质的三维结构图像。伴随着设备的不断改进,许多实验设备采集的数据量将急剧增加,但只有一小部分数据可用于后续分析。实验所得到的许多数据,有可能是没有意义的无效数据,我们需要将它筛选去除掉,也有些数据可能是含有意义,但比较难以利用。本论文的目的是将机器学习与光学实验结合起来,讨论如何能够智能化、高效地处理光学实验中所产生的数据。纳米晶体学研究了蛋白质等大分子物体的结构,用X射线照射结晶样品产生衍射图像,通过获得来自许多不同方向的衍射图像,就有可能重建样品的空间结构。X射线源以固定的速率产生闪光,由于技术限制,样品的通过位置无法和X射线闪光同步,或者图像内的信号量太小,这导致产生许多无用的、不包含任何信息的图像。X射线自由电子激光器对科学研究产生广泛影响并且拥有着巨大潜力,是解开物质结构动力学的关键因素。为了充分利用这一潜力,我们必须准确地了解X射线特性。但由于自由电子激光器的不稳定性,需要对每个脉冲的特性进行全面诊断。然而,直接进行诊断会影响实验,而且无法在高频率下实现。我们采用机器学习的策略来解决以上面临的问题。由于以上情况涉及到大量的数据处理,机器学习可以成为一个有力的工具,有效地处理以上所出现的问题。本文采用多种数据处理方法、机器学习策略,来解决光学实验当中因为大量数据而产生的限制问题。