近年来,分析仪器和相关技术的不断更新换代,对数据分析方法提出了越来越高的要求。本文以如何实现高灵敏、高选择性且快速便捷的拉曼光谱检测方法为研究目标,从发展机器学习算法角度,提高拉曼光谱技术的定性和定量分析能力。主要工作分三个部分:（1）发展提升时间分辨率的去噪算法。高时间分辨率对研究界面催化和生物反应的动态过程具有重大意义,而提升时间分辨率的关键就在于弱信号的有效识别提取。针对该问题,本文发展了峰提取保留去噪算法（Peak Extraction and Retention,PEER）。与 Savitzky-Golay 滤波和小波两种经典去噪算法相比,PEER算法可最大限度保持强信噪比信号,且在不受抗背景干扰的情况下,实现弱信号的识别提取。在拉曼成像上,本算法与快速傅里叶变换算法相比,对弱信号提取更为完整,可有效提升拉曼成像的清晰度,进而提高拉曼成像的时间分辨率。如在活体细胞拉曼成像的时间分辨率上可提高一个数量级。（2）发展痕量混合物的定性分析方法。在结构相似的痕量混合物SERS定性分析中,各目标物特征峰的相互交叠以及目标物之间竞争吸附导致的谱峰强度变化,都将显著增加混合物的定性分析难度。针对该问题,本章试图结合数据增强技术和随机森林算法,建立准确可靠的混合物定性分析方法。其中,数据增强技术为模型训练提供了强大的数据支撑,为随机森林实现快速、高准确的定性分析提供了基础。进一步,通过对随机森林中决策树支点的基尼系数进行统计,得到各个特征的重要度并与拉曼光谱的谱图相关联,最终实现模型的可视化。将这一思想用于痕量多环芳烃混合物的SERS谱图分析,初步实现了Bap、Nap、Pyr三种痕量多环芳烃的可靠定性分析。（3）发展面向实际需求的盐度定量分析方法。商品化盐度计易受海水腐蚀、人为误差大,拥有指纹谱图特征的光学技术——拉曼光谱在解决该问题上具有潜力。现有基于拉曼光谱的分析方法,受噪声、杂质峰等冗余信息影响大,信息的有效利用率低,导致其在盐度测定的准确可靠性方面存在较大偏差。针对该问题,本文引入差谱处理和主成分分析算法,通过剔除数据中的无关信息,提高信息利用率来减小误差,并结合多项式回归算法建立定量分析模型。与传统方法相比,本方法在模型的误差、重复性以及拟合度上具有显著优势;与商品化盐度计相比,本方法在海水或NaCl溶液中误差均较小,在测量不同成分海水时,无需额外调整均能获得较好效果。