为了找出一种快速、简便、准确的方法来探究霉菌试验后**装备表面生长的霉菌种类，按照标准的试验方法进行了霉菌试验，利用傅里叶红外光谱仪对经过不同菌种腐蚀后的样本进行了测试，获取了光谱数据，并通过对数据进行初步的主成分分析确定了光谱数据的识别区域。采用最小距离匹配、光谱角匹配、光谱信息散度、光谱协方差、主成分分析、偏最小二乘判别分析(Partial Least Squares Discriminant Analysis，PLS-DA)、随机森林等分类算法建立了识别模型。研究结果表明，随机森林算法能够很好地识别霉菌种类，准确率预期在98%以上。基于合适的分类算法，傅里叶红外光谱(Fourier Transform Infrared, FTIR)技术能够实现对菌种的有效鉴别。

每种物质都有其独特的光谱信息,因此可以根据光谱信息来鉴定物质。研究了基于统计流形的光谱信息散度颜料识别方法,将统计流形上的黎曼度量作为信息散度中新的度量标准。利用提出的新方法与传统光谱反射率匹配方法对4种常用矿物颜料进行光谱匹配,并将匹配结果进行比较。实验结果表明:利用基于统计流形的光谱信息散度方法,解决了概率变化量的几何度量问题,光谱信息匹配识别物质的精度得到了显著提高。