激光诱导击穿光谱结合竞争自适应重加权采样算法在猪饲料中铜元素定量分析

激光诱导击穿光谱结合竞争自适应重加权采样算法对猪饲料中铜元素的定量分析 激光诱导击穿光谱（LIBS）是一种快速、非侵入式的元素分析技术，广泛应用于食品、环境、生物 medical 等领域。competitive adaptive reweighted sampling（CARS）算法是一种高效的变量筛选方法，能够从高维数据中筛选出最相关的变量。本研究结合LIBS技术和CARS算法，实现了猪饲料中铜元素的快速定量分析。 1. LIBS技术原理 LIBS技术基于激光诱导击穿原理，利用高强度激光脉冲击穿样品表面，激发样品中元素的发射光谱。LIBS技术具有快速、非侵入式、无需样品制备等优点，广泛应用于食品、环境、生物medical等领域。 2. CARS算法原理 CARS算法是一种基于竞争机制的变量筛选方法，能够从高维数据中筛选出最相关的变量。CARS算法通过竞争机制，选择与目标变量最相关的变量，提高模型的预测精度。 3. LIBS-CARS模型建立 本研究中，我们建立了LIBS-CARS模型，用于猪饲料中铜元素的定量分析。首先，我们使用LIBS技术对猪饲料样品进行激光诱导击穿光谱检测，获得高维数据。然后，我们使用CARS算法对高维数据进行变量筛选，筛选出与铜元素相关的22个重要变量。最后，我们使用偏最小二乘（PLS）回归方法，建立了猪饲料中铜元素含量的预测模型。 4. 模型评价 我们对LIBS-CARS模型进行了评价，结果表明：与全光谱-PLS模型相比，LIBS-CARS模型具有更高的预测精度和预测能力，模型相关系数、交叉验证均方根误差、平均相对误差分别为0.978、19.25、5.59%。 5. 结果讨论 本研究结果表明，LIBS-CARS模型能够有效地优化猪饲料中铜元素的激光诱导击穿光谱在线检测模型，提高模型的预测精度。LIBS-CARS模型具有快速、非侵入式、无需样品制备等优点，具有广泛的应用前景。 6. 结论 本研究结合LIBS技术和CARS算法，实现了猪饲料中铜元素的快速定量分析。LIBS-CARS模型具有高的预测精度和预测能力，能够有效地优化猪饲料中铜元素的激光诱导击穿光谱在线检测模型。该方法具有广泛的应用前景，能够满足食品安全监测、环境监测等领域的需求。