基于LIBS光谱数据的组合分类算法应用研究

发布时间：2020-07-01 02:58

【摘要】：作为一种前沿性物质元素分析技术,激光诱导击穿光谱(Laser-induced breakdown spectroscopy, LIB S)具有快速实时,多元素同时检测的优点,能够快速获得分析样品的组分和含量信息。因此,LIBS技术在材料、冶金、考古、太空探测、军事等领域成为了研究热点,如何发挥LIBS技术的优势,实现其应用价值成为了关键一环。本文的研究工作以国家重大仪器设备开发专项——“创新型多功能激光光谱分析仪器的研发与应用”为背景,旨在针对LIBS光谱数据分类算法进行广泛、深入、系统的研究,并且开发实现具有自主知识产权的冶金领域专属型LIBS分析软件。在课题组成员的前期研究基础上,本文主要以如何提高分类算法的准确性、稳定性为重点,主要研究工作包括：(1)针对提高分类算法准确性和稳定性以及单一分类算法在多分类问题上的局限性,引入旋转森林组合分类算法(Rotation Forest,ROF),构建组合分类模型,提高分类准确性。此外,通过结合鲁棒主成分分析算法(Robust Principal Component Analysis, RPCA)对光谱数据进行预处理,可加快分类建模过程；(2)针对LIBS数据高维度的特点,提出了基于旋转森林的异构多分类器组合分类算法,应用偏最小二乘判别分析(Partial Least Squares Discriminate Analysis,PLS-DA)和簇类独立软模式识别(Soft Independent Modeling of Class Analogy, SIMCA)算法分别构建基分类器,通过增加基分类器间的差异性提高分类精度；(3)设计并开发了冶金领域专属型LIBS分析软件,实现对冶金样品快速分析和判别。仿真实验验证了文中算法和方法的有效性和可行性。
【学位授予单位】：西北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TH744.5;TP311.13
【图文】：

实验装置图

光学检测技术和设备的不断发展，ＵＢＳ技术逐渐走向成熟，成为光谱学领域的研究热逡逑点。逡逑一套完整的ＵＢＳ实验装置如图１所示。高功率的激光脉冲聚焦到样品上，在样品逡逑表面会形成高强度等离子体，在等离子体激发过程中产生的元素特征谱线经光谱仪接逡逑收，产生光谱数据，通过检测系统对光谱数据进行特征谱线分析，就可Ｗ实现对样品的逡逑分析。逡逑。山ＹＡＣ巧Ｑ保冲邋逦逦逦４５＊皮尉谊逡逑壚抢没~TＩ邋＿Ｉ备ａ巧龄Ｆ逦ｗ＆ｓｍ逡逑电技逦巧媂逡逑Ｉ－ＩｌＪＩ逦逡逑片逦逡逑图１邋ＬＩＢＳ实验装置图逡逑２逡逑

知识发现,数据挖掘,步骤,分类模型

概念逡逑一种重要的数据分析形式，它首先提取刻画一个重要数掘类的根据模型预测未知类别的实例。它是一个两阶段过程，包括学习类阶段（使用模型预测给定数据的类标号）。逡逑阶段，学习构建分类模型。学习阶段的目标是建立分类模型，练集＂学习＂来建立关于先验知识的模型。在分类模型中，先策树口５］、神经网络口６］、规则口７］、贝叶斯口邋８］等。送些知识反映了当训练集上的特征分布能够表征全部样本空间时，那么分类模集，从而准确地预测出检验集中的实例。从数学角度看，第一射或函数ｙ邋＝邋／（Ｚ），该函数通过给定元组NB可Ｗ预测得出其类阶段，使用模型进行分类，将学习得到的分类模型在测试集上

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