1.一种用于操作光谱数据处理系统的方法，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其进一步包括：基于所述接收到的用户输入来训练所述机器学习处理模型。
3.根据权利要求1或2所述的方法，其进一步包括：在接收所述用户输入之前：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，基于所述光谱信号分割、所述光谱峰值检测和/或所述光谱峰值去卷积来执行所述化学组分相关信息确定。
5.根据权利要求3或4所述的方法，其中，所述化学组分相关信息确定包括以下中的一个或多个：
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其进一步包括：在接收所述用户输入之前：
7.根据权利要求6所述的方法，其中，与所述至少一种化学组分相关联的信息包括：
8.根据权利要求3至7中任一项所述的方法，其进一步包括：在所述处理之前：
9.根据权利要求3至8中任一项所述的方法，其中，所述用户输入表示对所述处理结果的正反馈。
10.根据权利要求9所述的方法，其进一步包括基于所述接收到的用户输入来训练所述机器学习处理模型，所述训练包括：
11.根据权利要求3至10中任一项所述的方法，其中，所述用户输入表示对所述处理结果的负反馈。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述用户输入与对所述光谱数据的调整和/或对所述处理结果的调整相关联，其中，所述用户输入包括以下中的一个或多个：
13.根据权利要求11所述的方法，其中，所述用户输入与对所述光谱数据的调整相关联，并且
14.根据权利要求1至13中任一项所述的方法，其中，所述机器学习处理模型包括人工神经网络。
15.根据权利要求3至14中任一项所述的方法，其进一步包括：在所述处理之前：
16.根据权利要求1至15中任一项所述的方法，其进一步包括：
17.根据权利要求1至16中任一项所述的方法，其中，所述光谱数据是色谱图或质谱的数据，并且其中，所述光谱数据处理系统与化学分析系统相关联。
18.根据权利要求17所述的方法，
19.一种光谱数据处理系统，其包括：
20.根据权利要求19所述的光谱数据处理系统，其进一步包括具有所述机器学习处理模型的机器学习控制器；所述机器学习控制器包括所述一个或多个处理器。
21.根据权利要求19或20所述的光谱数据处理系统，其中，所述一个或多个处理器进一步被布置成：
22.根据权利要求19至21中任一项所述的光谱数据处理系统，其进一步包括被布置成提供对所述光谱数据的处理的处理结果的输出设备。
23.根据权利要求20至22中任一项所述的光谱数据处理系统，其中，所述一个或多个处理器进一步被布置成：
24.根据权利要求21至23中任一项所述的光谱数据处理系统，其中，所述用户输入表示对所述处理结果的正反馈，并且其中，所述一个或多个处理器被布置成：至少通过基于所述光谱数据和所述处理结果来训练所述机器学习处理模型，基于所述接收到的用户输入来训练所述机器学习处理模型。
25.根据权利要求21至23中任一项所述的光谱数据处理系统，其中，所述用户输入表示对所述处理结果的负反馈，并且其中，所述用户输入与对所述光谱数据的调整和/或对所述处理结果的调整相关联。
26.根据权利要求25所述的光谱数据处理系统，其中，所述用户输入包括以下中的一个或多个：
27.根据权利要求25所述的光谱数据处理系统，其中，所述用户输入与对所述光谱数据的调整相关联，并且
28.根据权利要求27所述的光谱数据处理系统，其中，所述一个或多个处理器被布置成：至少通过基于所述调整后的光谱数据和所述更新的处理结果来训练所述机器学习处理模型，基于所述接收到的用户输入来训练所述机器学习处理模型。
29.根据权利要求19至28中任一项所述的光谱数据处理系统，其中，所述机器学习处理模型包括人工神经网络。
30.根据权利要求21至29中任一项所述的光谱数据处理系统，其中，所述一个或多个处理器被布置成：
31.根据权利要求30所述的光谱数据处理系统，其中，所述一个或多个处理器被布置成周期性地训练所述机器学习处理模型；或者其中，所述一个或多个处理器被布置成在已经接收到预定数量的用户输入之后训练所述机器学习处理模型。
32.根据权利要求19至31中任一项所述的光谱数据处理系统，其中，所述光谱数据是色谱图或质谱的数据；或者其中，所述光谱数据处理系统与化学分析系统相关联。
33.根据权利要求32所述的光谱数据处理系统，其中，所述化学分析系统包括气相色谱仪或液相色谱仪，并且所述光谱数据包括化学样品的色谱图的数据；或者其中，所述化学分析系统包括质谱仪，并且所述光谱数据包括化学样品的质谱的数据，其中，所述质谱仪为气相色谱-质谱仪或液相色谱-质谱仪。