本發(fā)明公開了一種隨機(jī)森林(Random?Forest,RF)結(jié)合激光誘導(dǎo)擊穿光譜(Laser?induced?breakdown?spectroscopy,LIBS)對鋼鐵中硫、磷元素的定量分析方法。首先使用LIBS系統(tǒng)對14個鋼鐵樣品進(jìn)行檢測并獲取數(shù)據(jù)矩陣,然后使用隨進(jìn)森林算法建立回歸模型,在建模過程中通過袋外評估方法對隨機(jī)森林模型的兩個參數(shù)(ntree?and?mtry)進(jìn)行了優(yōu)化。在最優(yōu)的實驗參數(shù)下構(gòu)建了鋼鐵中硫磷的隨機(jī)森林校正模型,并對測試集鋼鐵中硫磷含量進(jìn)行了預(yù)測,隨機(jī)森林校正模型有更好的預(yù)測能力,硫元素能夠獲得更小的相對誤差,因此,隨機(jī)森林模型結(jié)合激光誘導(dǎo)擊穿光譜在冶金領(lǐng)域中定量檢測非金屬元素是一個有前景的方法。
聲明:
“隨機(jī)森林算法結(jié)合激光誘導(dǎo)擊穿光譜定量分析鋼鐵中硫磷的方法” 該技術(shù)專利(論文)所有權(quán)利歸屬于技術(shù)(論文)所有人。僅供學(xué)習(xí)研究,如用于商業(yè)用途,請聯(lián)系該技術(shù)所有人。
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