摘要
光栅光谱作为一种快速、无损的光谱分析技术，在物质成分分析、环境监测、食品安全等领域发挥着重要作用。
传统的基于光谱特征提取和模式识别方法的光谱分类技术存在着特征提取效率低、泛化能力弱等问题，而卷积神经网络(CNN)作为一种强大的深度学习模型，在图像识别、语音识别等领域取得了巨大成功，为光栅光谱分类提供了新的思路。
本文首先介绍了光栅光谱和卷积神经网络的基本概念，然后综述了卷积神经网络在光栅光谱分类中的研究现状，详细介绍了数据预处理方法、卷积神经网络结构设计以及模型训练与优化方法，并对现有研究方法的优缺点进行了分析比较，最后总结了该领域面临的挑战和未来发展趋势。
关键词：光栅光谱，卷积神经网络，深度学习，分类，文献综述
#1.1光栅光谱光栅光谱是一种通过光栅将光色散，从而得到光谱信息的技术。
光栅光谱具有快速、无损、信息丰富等优点，被广泛应用于物质成分分析、环境监测、食品安全检测等领域。
#1.2卷积神经网络卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种深度学习模型，其核心思想是利用卷积层提取数据的局部特征，并通过池化层降低特征维度，最终通过全连接层实现分类或回归任务。
CNN在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了巨大成功，近年来也被逐渐应用于光谱数据分析领域。
2研究概况近年来，卷积神经网络在光栅光谱分类领域得到了广泛的应用与研究，学者们在数据预处理、模型构建和应用领域都取得了丰硕的成果。
#2.1数据预处理光栅光谱数据通常具有高维、冗余、噪声等特点，因此在输入卷积神经网络之前需要进行预处理，以提高模型的训练效率和分类精度。
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