粒子群优化Cat-fish算法提升LIBS钢液元素定量分析精度

本文主要探讨了如何通过改进的粒子群算法优化支持向量回归（SVR）模型在激光诱导击穿光谱（LIBS）钢液元素定量分析中的应用。激光诱导击穿光谱是一种非接触式的分析技术，它通过对钢液表面不同位置的激发，收集光谱数据，从而获取金属元素的信息。 首先，研究者对采集到的光谱数据进行了预处理，包括归一化，这有助于消除不同样本间的测量差异，使得数据更具可比性。接着，他们利用主成分分析法筛选出四个关键的代表因素，这些因素被选作输入变量，用于后续的模型构建。选择Mn（锰）、Ni（镍）、Cr（铬）和Si（硅）这四种元素作为分析目标，因为它们在钢液中具有重要意义。 然后，引入了Cat-fish粒子群优化算法，这是一种进化计算方法，其模仿了自然界中猫头鹰和鱼的捕食行为，通过迭代优化搜索最优参数组合。作者运用此算法来寻找SVR模型的最佳参数设置，以提高模型的预测精度和稳定性。 实验结果显示，采用Cat-fish PSO-SVR模型的决定系数R²达到了0.95以上，这是一个很高的指标，表明模型具有良好的拟合能力。相对标准偏差RSD的平均值仅为3.53%，这意味着模型的重复性和一致性都非常高。同时，均方根误差RMSE保持在1.5%以内，进一步证明了模型的预测误差极小，能实现快速且精确的元素含量测定。 与常规的SVR模型相比，改良后的模型在定量分析性能上有了显著提升，这对于LIBS在线钢液元素的实时监测和质量控制具有实际意义。这项研究提供了一种高效的优化策略，对于提升 LIBS 在金属材料元素定量分析领域的应用有着重要的参考价值。在未来的研究中，这种方法可能被推广到其他领域，如矿物分析或环境监测等，以实现更广泛的元素定量分析。