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技术的飞速发展带动了社会的进步,短时间即可获得大量数据。数据中蕴含着大量规律,在复杂环境与生物体系的解析中,化学计量学为规律的发现提供了可能。在化学计量学研究中,模式识别技术发展迅速。模式识别技术通过计算机和数学结合对复杂数据进行模式分类,已广泛应用到生物、能源、经济、化学等各个领域,。本论文针对复杂环境与生物样本解析中的问题,采用定性、定量分析模型和其它方法加以解析。综述了光谱数据预处理中常用的平滑滤波、小波变换、多元散射校正以及中心化、归一化和标准化等预处理方法和多元线性回归、主成分分析法、偏最