基于互信息特征筛选偏最小二乘的激光诱导击穿光谱铁矿浆定量分析
文献类型：期刊论文
| 作者 | 谢远明4; 孙兰香1,3,5 ; 袁德成4; 齐立峰1,3,5; 尚栋1,2,3,5; 陈彤1,2,3,5
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| 刊名 | 冶金分析
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| 出版日期 | 2022 |
| 卷号 | 42期号:1页码:18-24 |
| ISSN号 | 1000-7571 |
| 关键词 | 激光诱导击穿光谱（LIBS） 铁矿浆 特征筛选 互信息 偏最小二乘（PLS） 铁品位 |
| 其他题名 | Quantitative analysis of iron slurry based on laser induced breakdown spectroscopy combined with mutual information feature selection partial least squares method |
| 产权排序 | 2 |
| 英文摘要 | 目前检测矿浆品位相对准确的方法是传统化学分析,但周期长、有滞后性,无法实现在线检测。实验利用激光诱导击穿光谱（Laser induced breakdown spectroscopy, LIBS）在线、原位、快速等优点,分析了铁矿选矿过程尾矿浆中铁元素的品位值。由于LIBS采集到的光谱数据中存在大量对成分分析无用的冗余信息,进而增加了建模复杂程度,导致建立的模型精确度不够、泛化能力不强。因此,在偏最小二乘（PLS）模型基础上,提出了基于互信息特征筛选的偏最小二乘模型。实验结果表明,与传统的PLS模型相比,基于互信息特征筛选的偏最小二乘模型在分析精度上得到了明显改善,测试样品的决定系数R2从0.52提高到0.90,测试样本的平均绝对误差（MAEP）从2.87%下降到1.38%,总样本的平均绝对误差（MAE）从1.0%下降到0.60%。 |
| 语种 | 中文 |
| 资助机构 | 国家重点研发计划项目（2016YFF0102502） ; 中国科学院前沿科学重点研究计划（QYZDJ-SSW-JSC037） ; 中国科学院区域服务网络计划项目（KFJ-STS-QYZD-2021-19-002） ; 中国科学院青年创新促进会资助、“辽宁省‘兴辽英才计划’项目”（XLYC1807110） |
| 源URL | [http://ir.sia.cn/handle/173321/30508]  |
| 专题 | 沈阳自动化研究所_工业控制网络与系统研究室 |
| 通讯作者 | 孙兰香 |
| 作者单位 | 1.中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室 2.中国科学院大学 3.中国科学院机器人与智能制造创新研究院 4.沈阳化工大学 5.中国科学院网络优化控制系统重点实验室 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 谢远明,孙兰香,袁德成,等. 基于互信息特征筛选偏最小二乘的激光诱导击穿光谱铁矿浆定量分析[J]. 冶金分析,2022,42(1):18-24. |
| APA | 谢远明,孙兰香,袁德成,齐立峰,尚栋,&陈彤.(2022).基于互信息特征筛选偏最小二乘的激光诱导击穿光谱铁矿浆定量分析.冶金分析,42(1),18-24. |
| MLA | 谢远明,et al."基于互信息特征筛选偏最小二乘的激光诱导击穿光谱铁矿浆定量分析".冶金分析 42.1(2022):18-24. |
入库方式： OAI收割
来源：沈阳自动化研究所
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