一种自动选择特征的激光诱导击穿光谱定量分析方法

本文针对激光诱导击穿光谱技术(laser-induced breakdown spectroscopy,LIBS)定量分析中的特征选择问题,提出一种基 于Pearson相关系数的排序、主成分分析和L1正则项相结合的自动选择特征的定量分析方 法,建立了土壤中Co元素的定量分析模型。该模型训练集和测试集的R²(决 定系数)分 别为0.995和0.991, 均方根误差(root mean square error, RMSE) 分别 为4.634mg/kg和6.078 mg/kg, 平均绝对误差(mean absolute error, MAE) 分别为6.100%和6.441%,特征个数由原始数据的42870个降至5个 ,耗时仅 0.97 s。结果表明:采用该方法可降低特征子集维度并提高模型的泛 化性和精确度,为LIBS技术定量分析的特征选择提供一种高效的方法。