光谱学与光谱分析, 2021, 41 (2): 624, 网络出版: 2021-04-08 复制并引用该论文  被引通知

图 & 表

图 1. LIBS实验装置示意图

Fig. 1. The schematic diagram of LIBS experiment setup

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图 2. 六种铝合金的典型光谱矩阵图

Fig. 2. The spectral matrices of six kinds of standard aluminium alloy

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图 3. XGBoost对特征的评分

Fig. 3. The feature importance scores given by XGBoost

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图 4. 光谱数据在XGBoost的4种特征下的分布图

Fig. 4. Distribution map of spectral data under 4 featres of XGBoost model

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表 16种待测铝合金样品的杂质元素含量(Wt.%)

Table1. The values concentration (Wt.%) of impurity elements in six alloys

编号No. Si Fe Cu Mn Mg Cr Ni Zn Ti 1# 0.541 0.206 0.040 0.864 1.170 0.035 0.059 0.297 0.114 2# 1.010 0.363 0.228 0.522 0.693 0.161 0.043 0.226 0.055 3# 1.240 0.428 0.487 0.233 0.933 0.354 0.027 0.094 0.026 4# 0.235 0.697 0.705 1.180 0.411 0.218 0.089 0.166 0.066 5# 1.580 0.848 0.078 1.480 0.068 0.288 0.115 0.041 0.008 6# 0.052 0.074 0.927 0.042 1.460 0.039 0.013 0.361 0.160

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表 2分析所用谱线

Table2. Spectral lines for analysis

分析元素 分析谱线(NIST)/nm Si 250.69, 251.61 Fe 259.94 Cu 324.75, 327.40 Mn 259.37 Cr 357.87 Ni 232.00 Zn 213.86 Ti 334.94

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表 3XGBoost模型的超参数

Table3. Super parameters of XGBoost model

超参数 取值 迭代模型 gbtree 损失函数 Multi∶Softmax 学习率 0.1 树的深度 6 L2正则化参数 2 类别数 6

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表 46种样品杂质元素含量的变异系数

Table4. The Coefficient of Variation of all analytical elements

分析元素 变异系数 Cu 0.871 2 Ti 0.792 2 Mn 0.772 1 Si 0.770 4 Cr 0.712 8 Fe 0.670 4 Ni 0.668 1 Mg 0.643 2

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表 5测试集识别结果

Table5. Identification results of Test Sets

1# 2# 3# 4# 5# 6# 准确率/% 1# 36 2 94.73 2# 22 1 95.65 3# 2 26 1 89.66 4# 35 100 5# 27 100 6# 28 100 总体 96.67

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李晨阳, 陈雄飞, 张勇, 王亚文, 田中朝, 王世功, 赵珍阳, 刘英, 刘鹏宇. 基于XGBoost的铝合金LIBS光谱分类识别方法[J]. 光谱学与光谱分析, 2021, 41(2): 624. Chen-yang LI, Xiong-fei CHEN, Yong ZHANG, Ya-wen WANG, Zhong-chao TIAN, Shi-gong WANG, Zhen-yang ZHAO, Ying LIU, Peng-yu LIU. Study on Identification Method Based on XGBoost Model for Aluminum Alloy Using Laser-Induced Breakdown Spectroscopy[J]. Spectroscopy and Spectral Analysis, 2021, 41(2): 624.