毒品的快速检测在抑制毒品的传播，打击毒品犯罪方面有着举足轻重的作用。表面增强拉曼光谱（SERS）技术具有指纹识别、检测速度快、样品用量少、无损伤等众多优点而受到了关注，其特点特别适合于公安机关现场快速检测执法。本文利用金纳米粒子溶胶作为增强试剂对拉曼光谱进行增强，制作1μg·mL-1的苯丙胺、氯胺酮、芬太尼、海洛因、可卡因和甲基苯丙胺六种溶液，毒品溶液、增强试剂、 NaCl溶液的体积比为20∶6∶5混合，取30μL混合溶液滴在载玻片表面，在空气中自然挥干后待检。每类毒品溶液各制作5个样本，每个样本随机采集10个点的拉曼光谱数据。6种毒品溶液拉曼光谱数据共300组，随机选择60组拉曼数据作为训练集，利用训练集数据对模型进行训练。其余240组数据作为测试集，测试模型的分类效果。经过预实验比较，实验选择波长为785 nm激光作为激发光源，采用50×物镜，激光强度为3.0 mW,曝光时间为0.2 s,扫描次数为1 000次，选取400～1 700 cm-1波段测试研究。采用Savitzky-Golay方法对拉曼数据进行平滑降噪，采用airPLS方法进行基线校正，完成数据的0-1归一化。利用主成分分析法、方差筛选法、遗传选择算法、互信息法对数据降维处理，通过支持向量机、随机森林、人工神经网络和最近邻四种算法分别进行建模训练，并利用测试集数据测试模型分类效果，重复10遍取平均准确率。结果表明，拉曼光谱数据经过PCA降维后，选取5个主成分，各分类器准确率都在95%以上。另外三种波段选择方法中，遗传选择算法结合SVM分类器准确率较高，遗传选择算法筛选出的5个拉曼波段的组合，分类准率已达到95%以上，25个拉曼波段组合时，准确率达到99%。遗传选择算法作为波段选择算法，不仅可以降低拉曼光谱采集数据的维度，而且可解释性更强，有更重要的意义，为毒品的快速检测技术提供参考。