【摘 要】
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使用机器学习方法结合激光诱导击穿光谱(Laser Induced Breakdown Spectroscopy,LIBS)进行定量分析,变量选择的结果直接影响最终的定标模型。现有的变量选择方法多存在需要先
【机 构】
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西南科技大学制造科学与工程学院教育部制造过程测试技术重点实验室,西南科技大学极端条件物质特性联合实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金与中国工程物理学会联合基金项目(No.U1530109),国家自然科学基金项目(No.11972313)资助。
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使用机器学习方法结合激光诱导击穿光谱(Laser Induced Breakdown Spectroscopy,LIBS)进行定量分析,变量选择的结果直接影响最终的定标模型。现有的变量选择方法多存在需要先验知识、计算量庞大等问题,因此提出一种两阶段变量选择方法。第一阶段为排序阶段,以皮尔逊相关系数r为排序准则快速排除与目标元素的浓度无关的变量,保留的变量集合记为S1。第二阶段为搜索阶段,使用近似马尔科夫毯(Approximate Markov Blanket,AMB)排除S1中的冗余变量,保留的变量集合记
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