【摘 要】
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铝合金作为一种重要的航空航天装备材料，其元素含量是决定铝合金材料质量和性能的关键因素，其组成成分的多样性对铝合金的铸造、冶炼以及回收分类有较大的影响，其中Mn是铝合金中的重要元素，能够止铝合金的再结晶过程，提高再结晶温度。铝合金成分的定量测定是合金成分在线检测的重要组成部分。信号波动（激光能量波动、等离子体不稳定性、样品不均匀性等）和自吸收效应对激光诱导击穿光谱（LIBS）技术测定铝合金中微量元素
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61575030）； 浙江农林大学科研发展基金项目（2022LFR050）资助；
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铝合金作为一种重要的航空航天装备材料，其元素含量是决定铝合金材料质量和性能的关键因素，其组成成分的多样性对铝合金的铸造、冶炼以及回收分类有较大的影响，其中Mn是铝合金中的重要元素，能够止铝合金的再结晶过程，提高再结晶温度。铝合金成分的定量测定是合金成分在线检测的重要组成部分。信号波动（激光能量波动、等离子体不稳定性、样品不均匀性等）和自吸收效应对激光诱导击穿光谱（LIBS）技术测定铝合金中微量元素有一定影响。为了消除自吸收效应和信号波动所引起的偏差，提出了一种利用LIBS技术结合LASSO-LSSVM机器学习法检测铝合金材料中微量元素含量的新方法。利用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）模型对光谱特征向量进行选择，降低光谱数据的维度从而与训练样本相匹配，降低了过拟合风险，有效提取表征LIBS光谱最重要的特征。利用最小二乘支持向量机（LSSVM）模型对LASSO所选择的特征光谱进行训练，分析结果与内标法和偏最小二乘回归（PLSR）相比，LASSO-LSSVM回归模型的精度和准确性都有所提高，其中，Mn元素回归曲线的相关系数（R~2）从74.62%提高到99.29%,平均相对误差（ARE）从22.38%降低到3.56%,训练集均方根误差（RMSEC）从0.66 wt%降低到0.040 wt%,测试集均方根误差（RMSEP）从0.58 wt%降低到0.042 wt%。LASSO-LSSVM回归模型适用于复杂、不确定性较高的高维光谱数据，能够大大降低输入光谱数据的维数和冗余信息，因此，该模型减少了LSSVM的过拟合问题。研究结果表明，LIBS技术和LASSO-LSSVM回归模型的结合可以有效改善LIBS技术对于铝合金材料的定量分析性能，是一种简单、可靠、高精度检测合金含量的新方法。
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