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本文是系列文章的第一部分，深入探讨了人工智能在化学计量学中的应用基础和术语，定义关键算法方法，并探讨它们在光谱数据分析、模型定量校准、分类和可解释性中的重要作用。
人工智能与化学计量学的结合标志着光谱学领域的范式转变。尽管主成分分析（PCA）和偏最小二乘（PLS）回归等经典化学计量学方法仍然至关重要，但现代人工智能框架的引入使得特征提取、非线性校准和数据融合方法得以自动化。
化学计量学可定义为从测量的分析数据中提取相关化学信息的数学方法，用于识别、量化、分类或监测样品的物理或化学特性。在光谱学中，化学计量学将复杂的多变量数据集转化为可操作的见解，以理解样品材料的化学和物理特性。
人工智能与光谱学的整合促进了跨领域的快速、非破坏性和高通量化学分析，从食品认证到生物医学诊断。人工智能辅助算法提高了分类、回归和特征选择的性能，并越来越多地嵌入到传感器系统中，以提供实时的分析决策支持。
机器学习方法通常分为三种范式：监督学习、无监督学习和强化学习。在化学计量学中，结构化数据是指组织良好的光谱强度矩阵、校准目标或适合表格分析的元数据。非结构化数据是图像、文本、自由形式的光谱或传感器阵列，需要高级特征提取技术，通常通过深度学习处理。
核心机器学习模型类型包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、极端梯度提升、支持向量机、神经网络和深度神经网络。这些模型在光谱学中广泛应用于模式识别、成分量化和异常检测等任务。
化学计量学与人工智能的融合代表了光谱分析中的一场革命。虽然传统方法仍然必不可少，但新的人工智能驱动框架将可解释性、自动化和预测能力提升到了前所未有的水平。
