基于优化拉曼光谱分析系统的自动化物质识别方法

本发明提供了一种基于优化拉曼光谱分析系统的自动化物质识别方法。该方法首先通过傅里叶谱方法对拉曼光谱数据进行参数化和降噪，将高维数据转化为有限的频率成分；随后利用高斯过程建模捕捉数据中的局部非线性变化和噪声特性，并结合贝叶斯推理与多次顺序优化实现模型参数的自适应更新。为进一步提升识别精度，系统在数据预处理中采用特征波长筛选(如CARS、BOSS、iVISSA)和光谱预处理技术，去除冗余信息；最后，通过模型融合技术将多个优化模型的结果整合，提高整体预测的鲁棒性。整个流程构成一个数据预处理、建模优化与实时反馈的闭环自动化系统，有效解决了传统方法在处理复杂、高噪声拉曼光谱数据时计算复杂度高和预测精度不足的问题，适用于化学、环境监测、制药和食品检测等多个领域。