本发明公开了一种基于集成学习的LIBS定量分析方法。所述方法包括如下步骤：目标元素原始特征提取；使用遗传算法筛选原始特征；使用前向序列选择算法筛选特征；合并各基学习器筛选特征；训练筛选基学习器；使用Stacking集成选择的基学习器；训练筛选元学习器,并用效果最佳的学习器作为集成模型元学习器构成集成模型。本发明具有预测精度高、抗干扰能力强、减小基体效应、可在不同数据集中通用等优点。
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