一种基于多元特征动态提取的光谱元素定量分析方法

本发明公开了一种基于多元特征动态提取的光谱元素定量分析方法，其技术方案要点是，包括以下步骤：S1.采集样品的低能态、中能态和高能态光谱数据、S2.对三种能态的光谱数据分别输入一维卷积神经网络(1DCNN)进行特征提取、S3.在1DCNN中嵌入注意力机制模块、S4.将特征向量分别输入独立的多层感知机(MLP)模型进行预训练、S5.通过加权融合模块将三种能态的初步预测结果进行动态加权融合、S6.将融合特征输入最终的多层感知机模型；本发明基于多元特征动态提取的深度学习模型，结合卷积神经网络(CNN)和注意力机制，实现了高效、精确的光谱元素定量分析，能够有效从复杂光谱数据中提取元素特征，进行高精度的定量分析，能够保持较高的准确性和可靠性。