[发明专利]一种基于特征元素定量分析的金属材料快速分类检测方法

摘要

本发明属于材料分类检测技术领域，特别涉及一种基于特征元素定量分析的金属材料快速分类检测方法。该方法包括如下步骤(1)确定特征分析元素；(2)建立训练样品集；(3)多维分类分布模型的建立及优化；(4)实际样品检测；(5)带入模型参数，确定实际样品分类信息。采用本发明的方法，可通过获取特征元素含量信息并对其规律进行研究，建立多维分类分布模型，实现大规模金属样品的准确、快速分类分析。

主权项

一种基于特征元素定量分析的金属材料快速分类检测方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：(1)确定特征分析元素根据n组待分类不同系列的金属材料样品的元素含量信息，选择a个含量差异性明显的元素作为分类检测的特征分析元素Ej(j＝1,2,…,a)；(2)建立训练样品集选取多个待分类不同系列的金属材料样品的含量已知的系列标样作为多维分类分布模型的训练样品集；(3)多维分类分布模型的建立及优化用元素快速定量分析仪器将步骤(2)中选定的标样进行多次的测试，获取由不同系列各标样产生的不同特征分析元素灵敏谱线强度信号；具体过程如下：对于第i次测试，某一系列样品特征分析元素Ej的谱线强度信号，记为Iij；本次测试所有特征分析元素谱线强度信号，记为向量Xi；Xi＝(Ii1,Ii2……Iia)T   (1)对某一系列标样共做N次测试，得到特征分析元素谱线强度信号即训练集为X，X＝(X1,X2……XN)   (2)设某一系列样品特征分析元素谱线信号强度Xi服从一个多元高斯分布，其概率密度满足如下公式：p(Xi)=1(2π)a/2|S|1/2exp(-12(Xi-m)TS-1(Xi-m))---(3)]]>其中：参数m是均值向量，m＝E(X)；参数S为协方差矩阵，S＝E[(X‑m)(X‑m)T]；参数|S|为矩阵S的行列式；a为特征分析元素的个数；E为期望函数；对于n组待分类不同系列的金属材料样品，分别代入公式(3)得到n组多维分类分布的概率密度p(X1)，p(X2)……p(Xn)；(4)实际样品检测在同步骤(3)相同的测试条件下，分析n组待分类不同系列的金属材料样品，获得待分类不同系列的金属材料样品的特征分析元素灵敏谱线强度信号(5)带入模型参数，确定实际样品分类信息将步骤(4)获得的待分类不同系列的金属材料样品的特征分析元素灵敏谱线强度信号分别代入n组不同系列样品的概率密度函数，即公式(3)中，得到n个不同的其中最大p值所对应多元分类分布训练集系列类别即为待分类金属材料样品所属的系别。