Магниевые сплавы широко используются в авиационной, автомобильной и электронной промышленности благодаря их низкой плотности, высокой удельной прочности и отличной коррозионной стойкости. Спектроскопия лазерно-индуцированного пробоя (LIBS) обладает преимуществами быстрой аналитики и отсутствием необходимости в сложной подготовке образцов, что делает ее перспективной для обнаружения магниевых сплавов. Из-за значительных колебаний спектров LIBS в разных измерениях, высокой схожести спектров различных типов магниевых сплавов, а также наличия избыточной информации в данных, прямое классифицирование часто дает ограниченные результаты. В данной работе предложен метод быстрой классификации магниевых сплавов на основе отбора признаков. Систематически сравнивались три метода отбора признаков: максимальная корреляция с минимальной избыточностью (mRMR), случайный лес (RF) и спектральные индексы, а также три модели классификации: метод опорных векторов (SVM), обратное распространение ошибки в нейронных сетях (BPNN) и метод k-ближайших соседей (KNN). Созданы различные модели классификации магниевых сплавов. Результаты экспериментов показали, что метод mRMR-BPNN достиг точности 99,4% в данных первого дня и 92,5% во втором дне при использовании всего 180 признаков, значительно превосходя другие комбинации методов отбора признаков и классификаторов, а также методы прямого классифицирования исходных спектров. Предложенный метод эффективно повышает точность классификации и обобщающую способность моделей без сложной предподготовки, предоставляя надежный аналитический инструмент для быстрого онлайн-контроля и управления качеством магниево-алюминиевых сплавов, что имеет важное значение для внедрения технологии LIBS в промышленность.

лазерно-индуцированная эмиссионная спектроскопия;магниевые сплавы;отбор признаков;машинное обучение