纳米技术近年来发展迅猛,在农业领域取得了重大突破,纳米材料制备与新型农投产品创制技术均取得了一定进展。纳米技术与传统领域的交叉融合,极大地推动了生态农业产业的技术革命。作为纳米技术的主要分支之一,纳米显微技术受到学者的广泛关注。其中,定量测定纳米材料的原子结构是纳米显微技术的重要组成部分,它有助于人们理解纳米材料微观结构中的潜在性质。原子结构包括原子具体位置和元素种类,目前原子位置可以通过测量强度中心得到,而元素种类可通过强度的大小来定量,传统方法以强度的数值分布来确定元素类别,虽可取得很好的分类效果,但效率不高且主观性强。因此,使用具有良好自我学习能力的机器学习算法解决原子识别分类问题,必然具有重要意义。本文将机器学习中的分类算法用于高分辨显微图像的研究,解决样品中原子的识别分类和掺杂分析问题,主要内容包括:（1）机器学习理论的简单阐述。这部分包括了数据处理方法和常见的分类算法,借此引出集成学习概念。之后,对集成学习算法进行详细介绍,包括基学习器的生成、集成策略以及常用算法。针对本文提出的原子识别分类问题,详细介绍了极端梯度提升算法和均值漂移聚类算法的基本原理和算法推导。（2）数据集获取和特征工程的具体工作。数据集的采集过程包括:使用三维块匹配算法对图像滤波、运用多椭圆拟合方法确定原子位置、通过像素平均方法求得原子强度值。在数据集的特征工程中,基于结构周期性将邻近原子的相对信息（距离、角度和强度值）作为目标原子的特征,并使用极端梯度提升算法对特征重要性排序,选择合适的特征来完成样本特征集的构建。（3）不同算法在元素分类上的应用与比较。本文对Nb0.8CoSb和MoS2（1-x）Se2x这两种样品进行研究,首先使用极端梯度提升算法对两种样品中的原子进行识别分类,计算模型的预测准确率。其次,通过比较K近邻、支持向量机算法的分类结果和研究缩小训练集后模型的分类预测,对模型性能进行评估。（4）均值漂移聚类在掺杂分析中的应用。使用均值漂移聚类对MoS2（1-x）Se2x结构中S位置处原子的掺杂情况进行分析,基于原子强度值将其分为S2、SSe和Se2三种类别,计算得到掺杂比率。本文的实验结果符合预期目标,能够有效解决原子的识别分类和掺杂分析问题,实验所用算法训练效率高、能够快速得到分类结果和极大减少人工操作的工作量,为后期处理大规模的原子分类问题提供了一定的理论依据和实验基础;本文成果已开发成具有友好界面的应用软件,可为其他研究者的分析工作提供便利。