本综述具有三项独特贡献：第一，重点关注方法学创新而非单纯的应用，搭建了传统化学计量学模型与现代学习型方法之间的桥梁；第二，揭示了该领域从数学分解到学习表征的理念转变，将光谱解混置于人工智能与科学计算的整体发展趋势中；第三，提出了破解技术落地核心壁垒的研究议程，涵盖模型可解释性、不确定性量化、数据增强与实验室工作流融合等关键问题。

在上一期对光谱解混技术有一定了解的基础上，我们认识到：传统解混方法在应对当前复杂的混合模式及非线性现象时存在一定局限，而基于机器学习的光谱解混技术则展现出显著的分析优势。本期将先介绍各类机器学习方法，同时为了凸显其优势，并剖析传统线性模型固有的局限与挑战——例如为何需要更复杂的方法，并附带给出应对这些问题的光谱解混靶向策略。

在前两期对技术原理以及技术优势进行详细介绍之后，下面将对实际应用中的案例分析进行介绍，首先是高光谱解混的应用案例与实验分析

除第三期介绍的高光谱解混以外，在拉曼光谱中，混合信号的解析同样关键，且面临不同的物理约束和噪声特性。最后一篇将转向拉曼光谱解混的应用案例与实验分析。并且在最后总结概括其他各类技术的常见问题、经典方法等，并且做出展望与挑战。

拉曼（Raman）散射是光与物质表面相互作用之后的一种光学现象。光的散射是指光通过不均匀介质时一部分光偏离原方向传播的现象。拉曼散射作为光散射的一种类型，近年来已在材料科学、化学、物质快速检测等领域发挥着重要的作用。

具有分立吸收带的有机半导体材料，可通过材料设计或器件工程实现对紫外和近红外波段光的选择性吸收，同时在可见光波段保持高透光性。相比而言，传统的硅基太阳能电池具有连续的能带结构，若要提升其透光性，须采用极薄的吸收层，这会大幅牺牲器件的光电转换效率(PCE)。作为传统硅基光伏技术的有益补充，半透明OPVs在建筑光伏一体化、农光互补及柔性穿戴设备等领域展现出广阔应用前景。本文以半透明OPVs为对象，简述北交大张福俊教授团队围绕其性能提升策略所开展的系统性研究工作。