三维荧光光谱在水体监测和水处理领域日益引起广大研究者的关注。 自组织映射神经网络(SOM网络)作为一种非监督、 自学习的神经网络, 具有自稳定性高、 抗噪声能力强等特点。 使用SOM网络对某自来水厂处理流程中水样的荧光光谱进行解析, 可以将三维荧光光谱聚类成三类, 分别对应为络氨酸类蛋白有机物、 色氨酸类蛋白有机物、 紫外富里酸类物质。 整个自来水处理工艺能够有效的去除水体中的有机物, 其中络氨酸类、 色氨酸类、 紫外富里酸类物质的去除率分别为84.6%, 79.9%, 69.1%。 研究结果表明, SOM网络可以作为一种有效的水体荧光光谱分析工具, 有助于优化水处理工艺参数, 提高水处理工艺性能、 以及自来水厂的监测和管理。