研究目的
探索将随机森林回归（RFR）方法与激光诱导击穿光谱（LIBS）技术相结合，用于合金钢中多元素同时在线分析的可行性，旨在相比偏最小二乘法（PLS）等传统方法提高预测精度和稳健性。
研究成果
将激光诱导击穿光谱（LIBS）技术与随机森林回归（RFR）算法相结合，为合金钢元素的在线定量分析提供了一种可行且精确的方法，在预测精度、更低的均方根误差（RMSE）以及更好的鲁棒性方面优于偏最小二乘法（PLS）。采用部分波段LIBS光谱（220-400nm）的RFR校正模型取得了令人满意的结果，使其成为冶金行业质量控制的极具前景的方法。未来的工作可以集中在优化模型参数和扩展应用于其他材料上。
研究不足
该研究仅限于特定合金钢样品及条件（如真空和180Pa）；推广至其他材料或工业环境可能需要进一步验证。RFR模型虽准确，但在某些情况下建模速度可能较慢且泛化能力低于PLS。实验设置依赖特定设备和参数，可能不具备普适性。
1：实验设计与方法选择：
本研究结合激光诱导击穿光谱（LIBS）技术与随机森林回归（RFR）算法对合金钢元素进行定量分析。LIBS用于实时元素检测，RFR用于构建校正模型以避免过拟合并提高精度，并与偏最小二乘法（PLS）进行性能对比。
2：样本选择与数据来源：
使用含不同浓度元素（Si、Mn、Cr、Ni、Cu）的合金钢样本。数据通过Avantes光谱仪在真空和大气条件下以LIBS模式采集，通过光谱平均提升信噪比。
3：实验设备与材料清单：
包括Nd:YAG Q开关激光器（波长1064nm，脉宽10ns，频率1-10Hz，单脉冲能量50-400mJ）、光学透镜（尺寸200mm）、光纤（直径100μm，孔径0.22mm）、耦合透镜（焦距10mm）、Avantes光谱仪、探测器、计算机及可调式样品支架台。
4：22mm）、耦合透镜（焦距10mm）、Avantes光谱仪、探测器、计算机及可调式样品支架台。 实验流程与操作步骤：
4. 实验流程与操作步骤：激光聚焦样品表面激发等离子体；发射光谱线经光纤传输至光谱仪；数据传至计算机分析。对光谱预处理后，采用袋外误差（OOB）估计优化RFR模型参数（ntree和mtry），模型在Visual Studio 2010环境中实现。
5：数据分析方法：
采用RFR算法进行回归分析，通过均方根误差（RMSE）和决定系数（R2）评估性能，并与PLS方法就预测精度和稳健性进行对比。
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Nd:YAG Q laser
wavelength 1064nm, pulse width 10ns, frequency 1-10Hz, single pulse energy 50-400mJ
Used as the excitation light source to induce plasma in the sample for LIBS analysis.
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optical fiber
diameter 100 μm, aperture 0.22mm
Transmits the spectral lines from the sample to the spectrometer.
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coupling lens
focal length 10mm
Increases the quantity of light by coupling the optical fiber to the spectrometer.
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Avantes spectrometer
Avantes
Collects and analyzes the spectral data from the LIBS experiment.
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computer
Saves and displays the spectrum data through software, and runs the RFR algorithm in Visual Studio 2010.
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