典型文献
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％.
文献关键词：
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
中图分类号：
作者姓名：
谢远明;孙兰香;袁德成;齐立峰;尚栋;陈彤
作者机构：
沈阳化工大学,辽宁沈阳110142;中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室,辽宁沈阳110016;中国科学院网络优化控制系统重点实验室,辽宁沈阳110016;中国科学院机器人与智能制造创新研究院,辽宁沈阳110169;中国科学院大学,北京100049
文献出处：
引用格式：
[1]谢远明;孙兰香;袁德成;齐立峰;尚栋;陈彤-.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(01):18-24
A类：
MAEP
B类：
互信息,信息特征,特征筛选,激光诱导击穿光谱,铁矿浆,位相,对准,传统化,化学分析,滞后性,在线检测,Laser,induced,breakdown,spectroscopy,LIBS,铁矿选矿,尾矿浆,中铁,铁元素,光谱数据,无用,冗余信息,复杂程度,泛化能力,PLS,偏最小二乘模型,分析精度,上得,测试样品,决定系数,平均绝对误差,铁品位
AB值：
0.290791
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
