研究目的
提出一种结合岭回归与递归特征消除的特征选择方法，用于激光诱导击穿光谱的定量分析，以提高模型的泛化能力。
研究成果
岭回归递归特征消除（Ridge-RFE）方法能更有效地提升模型泛化能力。经特征筛选后，剔除了与校准目标元素无关的噪声特征，目标元素的校准结果显著改善。
研究不足
铝合金中Fe含量较低，采用累积光谱时，连续谱（由轫致辐射和复合辐射产生）对Fe元素特征谱的干扰较大，导致模型校准结果相对较差。
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一种结合岭回归与递归特征消除的激光诱导击穿光谱定量分析特征选择方法
DOI：10.1088/2058-6272/ab76b4
期刊：Plasma Science and Technology
出版年份：2020
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
在激光诱导击穿光谱的谱分析中，原始光谱数据同时存在丰富的特征谱线与严重的干扰信息。本文推荐采用基于岭回归的递归特征消除法（Ridge-RFE）处理原始光谱数据，以充分利用光谱的有效信息。该方法以岭回归系数的绝对值作为筛选光谱特征的准则，通过递归特征消除（RFE）移除输入子集中权重绝对值最小的特征，并将选定特征作为偏最小二乘回归（PLS）模型的输入?；赗idge-RFE方法的PLS模型用于测定51个铝合金样品中的Fe、Si、Mg、Cu、Zn和Mn元素，结果表明其预测均方根误差（RMSEP）较全光谱输入的PLS模型显著降低。整体结果表明，Ridge-RFE方法能更有效地提升模型泛化能力。
作者：
Guodong WANG，Lanxiang SUN，Wei WANG，Tong CHEN，Meiting GUO，Peng ZHANG
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