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龙图腾网获悉上海海关工业品与原材料检测技术中心申请的专利VI-BP-ANN辅助LIBS测定铁矿石主次元素含量的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115541561B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211185856.1，技术领域涉及：G01N21/71；该发明授权VI-BP-ANN辅助LIBS测定铁矿石主次元素含量的方法是由刘曙;严承琳;闵红;苏飘;李晨设计研发完成，并于2022-09-27向国家知识产权局提交的专利申请。

本VI-BP-ANN辅助LIBS测定铁矿石主次元素含量的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种变量重要性‑人工神经网络辅助激光诱导击穿光谱测定铁矿石元素含量的方法。包括如下步骤：S1：取至少4个类别，每个类别至少13个批次的铁矿石中LIBS光谱数据和元素含量数据，使用RF对LIBS光谱特征的重要性进行测量，变量重要性阈值用于优化BP‑ANN模型输入变量，变量重要性阈值和BP‑ANN模型神经元数量通过五折交叉验证的测定系数和均方根误差进行优化，建立VI‑BP‑ANN模型；S2：采用S1中VI‑BP‑ANN模型，输入LIBS光谱数据，模型根据变量重要性对特征进行排序，计算铁矿石中元素含量。本发明的检测方法可快速检测铁矿石中的全铁含量、钙含量、镁含量、铝含量和硅含量。

本发明授权VI-BP-ANN辅助LIBS测定铁矿石主次元素含量的方法在权利要求书中公布了：1.一种变量重要性-反向传播人工神经网络VI-BP-ANN辅助激光诱导击穿LIBS光谱测定铁矿石主次元素含量的方法，其特征在于，其包括如下步骤： S1：取至少4个类别，每个类别至少13个批次的铁矿石中LIBS光谱数据和元素含量数据，所述元素含量的量纲为wt％；使用随机森林RF对LIBS光谱特征的重要性进行测量，变量重要性阈值用于优化反向传播-人工神经网络BP-ANN模型输入变量，所述变量重要性阈值和所述BP-ANN模型的神经元数量通过五折交叉验证5-CV的测定系数R2和均方根误差RMSE进行优化，建立VI-BP-ANN模型，包括如下步骤： 1对LIBS光谱数据进行预处理；2根据OOB错误率，优化ntree和mtry，建立RF模型；3使用所述RF模型对LIBS光谱的特征变量进行变量重要性打分并排序；4优化所述变量重要性的阈值和BP-ANN模型神经元个数，通过所述阈值控制BP-ANN模型的输入变量；使用5-CV考察阈值和神经元个数对所述VI-BP-ANN模型的影响，得到评估指标，所述评估指标为RMSECV和R2，建立VI-BP-ANN模型；5选择所述阈值和所述神经元个数对所述VI-BP-ANN模型进行训练； S2：采用S1中所述VI-BP-ANN模型，输入LIBS光谱数据，模型根据变量重要性对特征进行排序，并按照所述的阈值读取光谱特征，计算铁矿石元素含量。

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