血清是生物体内重要的组成部分，起到了为生物体提供营养、维持血液渗透压等重要作用。生物体的健康状况可通过血清成分的变化反应出来，血清检测被广泛作为健康状况的识别手段。现有的检测手段具有较高的检测精度，但是存在引入污染物、时效性差等缺点。因此，本文研究将拉曼光谱技术结合数学建模算法实现血清的快速准确检测。
　　本文介绍了课题研究的背景及意义，对现有拉曼光谱技术和拉曼光谱检测血清的研究进行广泛调研，提出现阶段存在的问题，明确研究目标和方法。主要研究内容如下：
　　首先阐述了拉曼光谱检测的基本原理和表面增强拉曼的产生机理，介绍了实验样品的制备方法和拉曼光谱的采集方法，对光谱数据进行预处理操作；制作了液体纳米银溶胶拉曼增强基底和纳米金固体拉曼增强基底。
　　其次，研究了山羊血清蛋白含量的快速、无损、定量检测方法，对拉曼特征峰进行归属；提出了改进蜂群优化支持向量回归机算法，并建立了相应的数学模型；改进经典人工蜂群算法，提高模型准确性和时效性；与改进前算法和BP神经网络算法进行对比，对建立的模型进行评估。
　　再次，探索了拉曼光谱结合偏最小二乘法对血清白蛋白进行快速定量检测的方法，提出了通过选取适宜的光谱范文和适宜的光谱预处理方法，运用偏最小二乘法建立数学模型，实现对血清白蛋白定量检测；介绍了算法基础理论，并与主成分回归算法进行对比，对建立的模型进行评估。
　　最后，提出应用纳米金固体拉曼增强基底对血清不同浓度样本进行检测，极大提高了拉曼光谱特征峰强度；对比液体和固体拉曼增强基底增强效果，选取固体基底获得重复性好，包含信息丰富的血清拉曼增强信号；通过偏最小二乘算法进行建模分析，并对模型进行评价。