摘要
光栅光谱作为物质的“指纹”信息，在化学分析、生物医药、环境监测等领域发挥着至关重要的作用。
然而，传统的光谱分类方法通常依赖于人工提取特征，存在效率低、泛化性差等局限性。
近年来，深度学习技术的兴起为光栅光谱分类带来了新的机遇。
卷积神经网络(CNN)作为深度学习的代表性算法之一，凭借其强大的特征提取和模式识别能力，在光谱分类任务中展现出巨大潜力。
本文首先介绍了光栅光谱和卷积神经网络的基本概念，然后概述了基于CNN的光栅光谱分类的研究现状，包括常用模型、数据预处理方法、特征提取与选择策略、分类器设计以及模型评价指标等方面，并对现有研究进行了深入分析和比较。
最后，总结了该领域面临的挑战，并展望了未来的发展方向。
关键词：光栅光谱；卷积神经网络；深度学习；光谱分类；特征提取
#1.1光栅光谱光栅光谱是指光辐射经过光栅分光元件色散后，不同波长的光在空间上按一定顺序排列形成的光谱。
它包含了丰富的物质组成和结构信息，是物质鉴别和定量分析的重要依据。
#1.2卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）是一种前馈神经网络，其结构受到生物视觉系统的启发。
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