激光诱导击穿光谱(L IBS)具有实时、远程、多元素同时分析的优点,近年来在工业在线分析领域逐渐受到关注,发挥着重要作用.但基于发射光谱本身的特性,L IBS存在光谱噪声、基线漂移、自吸收和重叠峰等现象;又由于环境变化、激光能量波动、基体效应、样品表面形貌等因素,造成光谱稳定性和重现性差.这些问题导致光谱信息与定性、定量分析之间呈非线性关系,限制了分析灵敏度和准确度.随着LIBS器件稳定性的逐渐改善,L IBS光谱数据分析方法日新月异,人工神经网络(A N N)能跟踪和识别非线性特性,自适应学习LIBS光谱特征,筛除干扰信息,在LIBS数据分析领域的应用得到飞速发展.介绍了LIBS原理、仪器结构和工作流程以及在L IBS光谱分析领域常见的神经网络模型,总结出2015年—2020年L IBS结合常见的ANN模型在地质、合金、有机聚合物、煤炭、土壤及生物等领域的具体应用,指出ANN在数据分析领域的超强能力可有效改进L IBS分析精度,提升光谱数据利用率,降低光谱采集环境要求.针对仍然有待突破的技术难点,展望了A N N在L IBS光谱深度信息挖掘、便携式专用型设备开发、技术联用等方面的发展前景.LIBS日趋成熟,但其数据分析领域仍有广阔发展空间.该综述可为机器学习在LIBS数据分析领域的应用提供参考.
激光诱导击穿光谱 人工神经网络 数据分析 应用