技術特征：

1.一種基于遺傳算法的LIBS定標定量分析方法，其特征在于，包括以下步驟：

步驟1：獲取標準樣品的LIBS數(shù)據(jù)，確定波長范圍；

步驟2：載入特征譜線數(shù)據(jù)庫，讀取待測元素在步驟1確定的波長范圍內(nèi)的全部特征光譜位置信息，在特征譜線數(shù)據(jù)庫對應元素的特征譜線位置附近尋峰，確定測量的LIBS數(shù)據(jù)中相對應的特征譜線具體位置；

步驟3：根據(jù)LIBS數(shù)據(jù)長度、選擇譜線數(shù)量確定編碼位數(shù)，形成遺傳算法初始種群；

步驟4：以判定系數(shù)R2、檢出限LOD和相對標準差RSD的加權和作為適應度函數(shù)，尋找種群內(nèi)最優(yōu)譜線對應的個體；

步驟5：對初始種群進行選擇、交叉和變異操作，將得到的新個體重插入原種群形成新種群；

步驟6：重復步驟4、步驟5，直至遺傳算法滿足結束條件，結束整個算法過程，輸出最終得到的最優(yōu)譜線位置；

步驟7：應用最優(yōu)譜線對待測元素濃度進行定標定量分析。

2.根據(jù)權利要求1所述的一種基于遺傳算法的LIBS定標定量分析方法，其特征在于，所述特征譜線數(shù)據(jù)庫為已知信息，由高純度物質(zhì)測量或原子發(fā)射光譜數(shù)據(jù)庫獲得。

3.根據(jù)權利要求1所述的一種基于遺傳算法的LIBS定標定量分析方法，其特征在于，還包括：對步驟2中得到的特征光譜位置信息，在待測樣品LIBS數(shù)據(jù)的相應位置附近做尋峰處理。

4.根據(jù)權利要求1所述的一種基于遺傳算法的LIBS定標定量分析方法，其特征在于，所述根據(jù)LIBS數(shù)據(jù)長度、選擇譜線數(shù)量確定編碼位數(shù)，具體為：對于在長度為length的數(shù)據(jù)中選擇n條譜線，其編碼位數(shù)由確定確定。

5.根據(jù)權利要求1所述的一種基于遺傳算法的LIBS定標定量分析方法，其特征在于，所述適應度函數(shù)為：

$\mathrm{fitness}={1000}^a\×\frac{1-R^2}{1-R_0^2}+{1000}^b\×\frac{\mathrm{LOD}}{{\mathrm{LOD}}_0}+{1000}^c\×\frac{\mathrm{RSD}}{{\mathrm{RSD}}_0}$

其中R²為判定系數(shù)，為判定系數(shù)懲罰閾值，LOD為檢出限，LOD₀為檢出限懲罰閾值，RSD為相對標準偏差，RSD₀為相對標準差懲罰閾值，a、b、c分別為三個參數(shù)對應的懲罰因子的指數(shù)。

6.根據(jù)權利要求1所述的一種基于遺傳算法的LIBS定標定量分析方法，其特征在于，所述步驟5根據(jù)LIBS數(shù)據(jù)長度選擇種群大小、交叉概率、變異概率、選擇概率，形成新種群。

7.根據(jù)權利要求6所述的一種基于遺傳算法的LIBS定標定量分析方法，其特征在于，所述交叉概率介于0.7～0.9之間，變異概率介于0.05～0.15之間，選擇概率介于0.7～0.9之間。

8.根據(jù)權利要求1所述的一種基于遺傳算法的LIBS定標定量分析方法，其特征在于，所述結束條件為：若干代進化后最優(yōu)適應度個體沒有變化或達到設置的最大進化代數(shù)。