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基于激光诱导击穿光谱与随机森林识别GCr15钢的硬度
文献摘要：
通过热处理工艺制备了 6种不同回火温度的GCr15钢样品,通过对样品的光谱特性进行分析,发现谱线强度的比值与样品的硬度之间存在线性相关性,并且这种相关性的大小与所选择的分析谱线有关.因此,提出将激光诱导击穿光谱与随机森林算法相结合的方法,对样品的硬度进行研究.利用两种特征选择方法建立了不同的随机森林模型,结果表明,当基于主成分分析选择特征时,所建立的随机森林模型不能对样品的硬度进行正确的识别,而当基于变量重要性提取特征时,所建立的随机森林模型能有效识别样品硬度,并且调节随机森林模型的参数可以使模型的性能得到进一步提高.研究结果表明,激光诱导击穿光谱与随机森林算法相结合是一种新颖的硬度测量技术,可以应用于工程中钢的性能评估.
文献关键词：
光谱学;GCr15钢;激光诱导击穿光谱;光谱分析;随机森林
中图分类号：
作者姓名：
李铸;张庆永;孔令华;练国富;李鹏
作者机构：
福建工程学院机械与汽车工程学院,福建福州350118;数字福建工业制造物联网实验室,福建福州350118
文献出处：
引用格式：
[1]李铸;张庆永;孔令华;练国富;李鹏-.基于激光诱导击穿光谱与随机森林识别GCr15钢的硬度)[J].中国激光,2022(09):189-198
A类：
B类：
激光诱导击穿光谱,GCr15,热处理工艺,工艺制备,回火温度,光谱特性,谱线强度,线性相关性,随机森林算法,特征选择,选择方法,随机森林模型,变量重要性,提取特征,别样,测量技术,中钢,性能评估,光谱学,光谱分析
AB值：
0.227653
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