采用单脉冲激发LIBS结合RF-SVM模型的物质分类方法

本发明涉及一种采用单脉冲激发LIBS结合RF‑SVM模型的物质分类方法，该方法具体为：1：采集光谱数据；2：对光谱数据进行内标处理；3：采用RF模型对RF‑SVM模型训练集的光谱变量进行权重标定：4：按照权重的大小对光谱变量进行排序，并依次将每一个权重作为光谱变量选择权重阈值，同行进行相应操作，最终获得SVM模型使用的最优光谱变量集、最优的惩罚参数c和可变参数g；5：根据最优光谱变量集、最优的惩罚参数c和可变参数g获得到训练好的RF‑SVM模型；6：使用训练好的RF‑SVM模型对拟被分类物质进行分类识别；本发明可对物质快速准确分类，非常适合在线快速自动化分析。