该研究提出了一种结合预训练视觉模型和可解释性算法的新方法，用于分析荧光光谱数据。通过特定特征工程的神经网络，深入理解数据的物理化学过程。在初榨橄榄油氧化分析中，该方法有效预测质量指标并识别光谱带，推动光谱学的深度学习应用。