摘要
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4.634 mg/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42 870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.
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