[发明专利]基于遗传神经网络的激光诱导击穿光谱定量分析方法

摘要

本发明属于激光诱导击穿光谱的定量分析方法，具体涉及一种基于遗传神经网络的激光诱导击穿光谱定量分析方法。基于激光诱导击穿光谱和遗传神经网络的元素定量检测技术，用ANN结合遗传算法(Genetic Algorithm，简称GA)分析LIBS光谱数据以实现元素的定量检测。较之采用传统的LIBS内定标法和BP-ANN法，该方法具有受基体效应的影响小、简单快捷、避免局部收敛、定量检测的可靠性高等优点。

主权项

基于遗传神经网络的激光诱导击穿光谱定量分析方法，其特征在于包括以下步骤：1)被测物的LIBS光谱数据的采集和预处理：经预处理后的有效光谱数据按样品分为训练集样本和预测集样本；2)遗传神经网络的训练：训练集样本被测成分的有效光谱数据矩阵作为定量分析模型的输入；训练集样本被测成分的已知浓度矩阵作为标准输出；采用三层BP ANN网络建立定量分析模型，包括输入层、输出层和隐层，BP ANN网络的初始权值和阈值通过遗传算法进行优化，得到一个最优化的初始个体，作为BP ANN网络的初始权值和阈值；再经BP ANN细化训练，进行精确求解，当训练集样本被测成分的求解浓度和标准浓度的误差平方和达到预设的目标误差时，训练结束，得到GA BP ANN定量分析模型；3)被测成分的定量分析：用训练好的GA BP ANN定量分析模型对未知被测成分含量的预测集样本进行分析，将预测集样本光谱数据矩阵输入GA BP ANN定量分析模型进行分析预测，得到被测成分的浓度含量。