基于机器学习的锂矿石中多成分含量预测与检测优化系统

本发明涉及神经网络和机器学习技术领域，具体涉及基于机器学习的锂矿石中多成分含量预测与检测优化系统。所述系统包括：多光谱数据融合和预处理部分、校正和干扰消除部分和机器学习模型预测部分；所述多光谱数据融合和预处理部分，用于对第一光强信号和第二光强信号进行融合和归一化处理，得到融合信号；所述校正和干扰消除部分，用于对融合信号进行谱线重叠干扰的消除处理，得到干扰消除信号，并对干扰消除信号进行基质效应校正，得到校正信号；所述机器学习模型预测部分，用于对校正信号使用预设的机器学习模型进行特征提取，得到特征；基于特征响应函数，预测每一种元素的初始含量。本发明实现了对锂矿石多成分的高精度、智能化检测。