摘要：为提高LIBS光谱定量分析精度,分别采用峰值强度特征提取法与主元特征提取法,对激发诱导击穿铜合金样品获取的Pb与基体元素Cu的特征光谱数据进行光谱特征提取,通过人工神经网络对铜合金中Pb元素的含量进行定量分析。研究结果表明,两种特征提取方法的BP-ANN(误差反向传播人工神经网络)得到的合金中Pb元素含量的定标模型相关系数良好,均可达到0.987以上;与峰值强度特征提取法相比,经主元提取的人工神经网络方法得到的合金中Pb元素含量平均检测相对误差有较大的降低,由2.3%降至0.3%,说明主元特征提取方法能有效提高LIBS光谱定量分析精度与稳定度。

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