随机森林辅助人工神经网络的LIBS定量分析方法

摘要

本发明涉及一种随机森林辅助人工神经网络的LIBS定量分析方法，具体为：1、使用LIBS对n个标准样品采集光谱数据；2、得到内标后的光谱变量；3、对光谱变量进行权重标定，得到平均权重值；4、以平均权重值作为选择光谱变量的标准，并利用标准样品中被分析元素的已知含量，对人工神经网络进行训练，获得人工神经网络分析模型和被分析元素的最优光谱变量集的构成规则；5、使用LIBS采集被测物的光谱，并得到内标后的光谱变量，按照最优光谱变量集的构成规则构建被测物的光谱变量集；6、将被测物的光谱变量集中的光谱变量作为输入值代入人工神经网络分析模型，输出被测物中被分析元素的含量。本发明具有较高的准确度。