物质的光谱中隐含着物质的多种信息,可以从分子水平揭示物质的结构。化学计量学方法是将光谱分析和数学相关方法结合起来的一门综合学科,其与模式识别分析方法相结合催生出多种可用于物质定性分析与定量分析的新方法。这些基于光谱分析的方法已经在日常生活与多种工业领域被广泛应用。传统的一维光谱是对物质进行光谱采集得到的以波长或波数为横坐标、以吸光度为纵坐标的二维谱图,通过分析谱图可以获取物质的多种信息数据,从而确定物质的结构与化学等信息。将一维光谱与模式识别方法相结合可以实现对物质种类的鉴别或对物质成分含量的确定。但对于某些结构相似度比较高的物质,一维光谱获得的信息有限,并不能十分清晰的体现二者的区别。在一维光谱的基础上,演化出二维相关光谱,二维相关光谱是一种信息增强技术,可以展现物质所含有的更高维度的信息。以某种合理的外部扰动对物质体系进行持续干扰,在此过程中多次采集物质的光谱数据,构造物质的动态光谱,对这些动态光谱进行二维相关计算即获得物质的二维相关光谱。本文在分析了二维相关光谱的原理之后,将其引入复杂物质鉴别中,并根据二维相关光谱的丰富信息,提取出多种不同的特征,对应设计多个分类器,最终通过一种改进的基于信息熵的多分类器信息融合方法实现了多个分类器的统一,并通过实验验证了方法的有效性。日常生活中存在许多物质结构相似度比较高,难以用一维光谱进行区分的物质,如羊毛制品与羊绒制品、纯棉与丝光棉制品等。由于这种商品价格相差较大且难以用肉眼分辨,所以市场上经常出现以次充好来欺骗消费者与纺织从业者来牟取暴利。本论文提出的基于二维相关光谱的高相似度复杂物质鉴别方法是一种无损、迅速的实用新方法。作者采集数据进行实验与进行建模分析,实验结果证明了该方法的实用性与鲁棒性。