【摘要】：作為一種前沿性物質(zhì)元素分析技術(shù),激光誘導(dǎo)擊穿光譜(Laser-induced breakdown spectroscopy, LIB S)具有快速實時,多元素同時檢測的優(yōu)點,能夠快速獲得分析樣品的組分和含量信息。因此,LIBS技術(shù)在材料、冶金、考古、太空探測、軍事等領(lǐng)域成為了研究熱點,如何發(fā)揮LIBS技術(shù)的優(yōu)勢,實現(xiàn)其應(yīng)用價值成為了關(guān)鍵一環(huán)。本文的研究工作以國家重大儀器設(shè)備開發(fā)專項——“創(chuàng)新型多功能激光光譜分析儀器的研發(fā)與應(yīng)用”為背景,旨在針對LIBS光譜數(shù)據(jù)分類算法進行廣泛、深入、系統(tǒng)的研究,并且開發(fā)實現(xiàn)具有自主知識產(chǎn)權(quán)的冶金領(lǐng)域?qū)傩蚅IBS分析軟件。在課題組成員的前期研究基礎(chǔ)上,本文主要以如何提高分類算法的準確性、穩(wěn)定性為重點,主要研究工作包括：(1)針對提高分類算法準確性和穩(wěn)定性以及單一分類算法在多分類問題上的局限性,引入旋轉(zhuǎn)森林組合分類算法(Rotation Forest,ROF),構(gòu)建組合分類模型,提高分類準確性。此外,通過結(jié)合魯棒主成分分析算法(Robust Principal Component Analysis, RPCA)對光譜數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,可加快分類建模過程；(2)針對LIBS數(shù)據(jù)高維度的特點,提出了基于旋轉(zhuǎn)森林的異構(gòu)多分類器組合分類算法,應(yīng)用偏最小二乘判別分析(Partial Least Squares Discriminate Analysis,PLS-DA)和簇類獨立軟模式識別(Soft Independent Modeling of Class Analogy, SIMCA)算法分別構(gòu)建基分類器,通過增加基分類器間的差異性提高分類精度；(3)設(shè)計并開發(fā)了冶金領(lǐng)域?qū)傩蚅IBS分析軟件,實現(xiàn)對冶金樣品快速分析和判別。仿真實驗驗證了文中算法和方法的有效性和可行性。
【學(xué)位授予單位】：西北大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TH744.5;TP311.13
【圖文】：

光學(xué)檢測技術(shù)和設(shè)備的不斷發(fā)展，ＵＢＳ技術(shù)逐漸走向成熟，成為光譜學(xué)領(lǐng)域的研究熱逡逑點。逡逑一套完整的ＵＢＳ實驗裝置如圖１所示。高功率的激光脈沖聚焦到樣品上，在樣品逡逑表面會形成高強度等離子體，在等離子體激發(fā)過程中產(chǎn)生的元素特征譜線經(jīng)光譜儀接逡逑收，產(chǎn)生光譜數(shù)據(jù)，通過檢測系統(tǒng)對光譜數(shù)據(jù)進行特征譜線分析，就可Ｗ實現(xiàn)對樣品的逡逑分析。逡逑。山ＹＡＣ巧Ｑ保沖邋邐邐邐４５＊皮尉誼逡逑壚搶沒~TＩ邋＿Ｉ備ａ巧齡Ｆ邐ｗ＆ｓｍ逡逑電技邐巧媂逡逑Ｉ－ＩｌＪＩ邐逡逑片邐逡逑圖１邋ＬＩＢＳ實驗裝置圖逡逑２逡逑

概念逡逑一種重要的數(shù)據(jù)分析形式，它首先提取刻畫一個重要數(shù)掘類的根據(jù)模型預(yù)測未知類別的實例。它是一個兩階段過程，包括學(xué)習(xí)類階段（使用模型預(yù)測給定數(shù)據(jù)的類標號）。逡逑階段，學(xué)習(xí)構(gòu)建分類模型。學(xué)習(xí)階段的目標是建立分類模型，練集＂學(xué)習(xí)＂來建立關(guān)于先驗知識的模型。在分類模型中，先策樹口５］、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)口６］、規(guī)則口７］、貝葉斯口邋８］等。送些知識反映了當訓(xùn)練集上的特征分布能夠表征全部樣本空間時，那么分類模集，從而準確地預(yù)測出檢驗集中的實例。從數(shù)學(xué)角度看，第一射或函數(shù)ｙ邋＝邋／（Ｚ），該函數(shù)通過給定元組NB可Ｗ預(yù)測得出其類階段，使用模型進行分類，將學(xué)習(xí)得到的分類模型在測試集上

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本文編號：2736202