Современные задачи контроля качества молока и молочной продукции требуют внедрения быстрых и достоверных методов анализа. Рамановская спектроскопия является перспективным инструментом экспресс-анализа благодаря высокой чувствительности к молекулярным модификациям и возможности получения воспроизводимых спектральных характеристик. Несмотря на широкий потенциал использования анализа спектров в испытательных и исследовательских целях, высокая информативность данных сопровождается сложностью их интерпретации, обусловленной многомерностью спектральных полос, наличием шумов и перекрывающих диапазонов. Перечисленные ограничения спектроскопического анализа особенно характерны для многокомпонентных органических систем, таких как молоко и молочные продукты. Специалисты данной области на практике используют широкий перечень математических средств обработки первичных спектров исследуемых объектов и математических подходов для их классификации и прогнозирования количественных физико-химических показателей, технологических параметров и прочее. Однако на сегодняшний день не существует унифицированных рекомендаций по выбору методов обработки и оценки результатов спектроскопических исследований, в том числе и для молочных продуктов. В работе проведено обобщение современных подходов к математической обработке спектральных характеристик, включая методы предварительной обработки, хемометрические алгоритмы и методы машинного обучения. Показано, что эффективная стратегия анализа спектров комбинационного рассеяния включает комплексную предобработку данных (удаление артефактов, коррекция базовой линии, сглаживание, нормализация и коррекция рассеяния), обеспечивающую повышение информативности спектров и их сопоставимость. Установлено, что для моделирования и прогнозирования наиболее эффективными являются методы контролируемого обучения, прежде всего метод частичных наименьших квадратов, а также алгоритмы машинного обучения, позволяющие учитывать сложные нелинейные зависимости. Показано, что интеграция методов предварительной обработки и многовариантного анализа позволяет существенно повысить точность, воспроизводимость и достоверность экспресс-анализа молока и молочных продуктов.
Dairy quality control requires rapid and relible analytical methods. Raman spectroscopy is time-saving, sensitive to molecular modifications, and reproducible. However, the resulting data are difficult to interpret due to complex multidimensional spectra, noise, and overlapping bands. These limitations are typical of multicomponent organic systems, such as milk and dairy products. A wide range of mathematical approaches and processing tools is required to analyze the primary spectra, classify them, model quantitative physicochemical indicators, and select optimal processing parameters. Nevertheless, no unified recommendations exist for the selection of processing and interpretation methods. This paper summarizes modern approaches to the mathematical processing of spectral data, including preprocessing methods, chemometric algorithms, and machine learning techniques. To improve the information content and comparability of the spectra, an effective analysis strategy involves comprehensive preprocessing, including artifact removal, baseline correction, smoothing, normalization, and scattering correction. Supervised learning methods are especially effective for modeling and prediction, notably partial least squares (PLS), as well as machine learning algorithms that account for complex nonlinear relationships. Integrated preprocessing and multivariate analysis improve the accuracy, reproducibility, and reliability of rapid dairy analysis.