【摘 要】
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激光诱导击穿光谱（LIBS）技术是一种原子发射光谱技术,它通过分析等离子体光谱来检测物质中的元素组成和含量。定量分析是近年来LIBS技术的一个重要研究方向,而定量分析模型的优劣取决于特征选取的好坏,所以特征工程显得尤为重要。本论文以土壤重金属元素的检测为背景,以提升LIBS定量分析模型的性能为宗旨,从工程应用角度探究了特征工程方法在LIBS定量分析中的应用。本文的主要研究工作如下:（1）研究了包括
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激光诱导击穿光谱（LIBS）技术是一种原子发射光谱技术,它通过分析等离子体光谱来检测物质中的元素组成和含量。定量分析是近年来LIBS技术的一个重要研究方向,而定量分析模型的优劣取决于特征选取的好坏,所以特征工程显得尤为重要。本论文以土壤重金属元素的检测为背景,以提升LIBS定量分析模型的性能为宗旨,从工程应用角度探究了特征工程方法在LIBS定量分析中的应用。本文的主要研究工作如下:（1）研究了包括清洗异常样本、特征选择和特征提取在内的多种特征工程方法在LIBS数据分析中的应用。为了提高最小绝对收缩选择算子（Lasso）对土壤重金属元素Co的定量分析精度,提出一种自动选择特征的定量分析方法（SPL）,SPL结合Pearson相关系数的排序、主成分分析（PCA）和Lasso之所长,从LIBS数据集中得到相关性强且冗余性低的特征子集,显著提升了土壤中Co元素定量分析的准确度。（2）提出了一种基于递归消除特征（RFE）的特征子集选择方法,其学习算法使用支持向量回归（SVR）。分别以未经特征选择的数据集S1和RFE-SVR处理的特征子集S2作为输入,建立Pb元素的SVR、ANN、MLR和RFR四种定量分析模型,从多种评价指标角度对比模型性能,结果表明以S2为输入建立的四种模型具有更高的准确度和更强的泛化性。（3）设计并开发了“LIBS定量分析软件”,其集成了SPL和RFE-SVR特征筛选方法,并提供了SVR、ANN、MLR、RFR、Lasso五种机器学习算法供研究人员对目标元素进行定量分析。以土壤中Pb元素为例,证明了该软件的有效性和实用性。综上所述,本文重点研究了特征工程在LIBS定量分析中的工程应用,提出了两种分别针对土壤中Co和Pb的特征选择方法,提高了相应模型的定量分析精确度,为LIBS分析土壤中Co和Pb元素提供了参考。此外,设计并开发了“LIBS定量分析软件”,进一步推动LIBS技术的工程化应用进程。
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