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申请/专利权人：西安海联石化科技有限公司;陕西天成航空材料股份有限公司

摘要：本发明公开了一种钛及钛合金返回屑料合金分选检测方法和系统，属于钛及钛合金屑料合金牌号检测技术领域，该方法利用激光诱导击穿光谱技术获取各钛屑料合金牌号在标准实验参数下的光谱数据，根据该光谱数据和对应的合金牌号构建数据集；构建合金牌号检测模型，将数据集按照预设比例分为训练集和测试集，以此对合金牌号检测模型进行训练；通过采集不同激光强度和延时下钛合金的光谱数据，与已知的数据进行对比分析，找出每个合金牌号的钛合金的最优的激光强度和延时，即合金牌号的钛合金的标准实验参数。根据在标准实验参数下获取的数据对构建的模型进行训练，保障了训练后模型检测的精准度，解决了现有检测方法检测效率低、精度差的问题。

主权项：1.一种钛及钛合金返回屑料合金分选检测方法，其特征在于：该方法包括有如下步骤：利用激光诱导击穿光谱技术获取各合金牌号的钛合金在标准实验参数下的光谱数据，根据该光谱数据和对应的合金牌号构建数据集；构建合金牌号检测模型，将数据集按照预设比例分为训练集和测试集，以此对合金牌号检测模型进行训练；将待检测钛合金的光谱数据输入到训练后的合金牌号检测模型中，输出待检测钛合金的合金牌号；所述标准实验参数的确定方式为：利用激光诱导击穿光谱技术采集各合金牌号的钛合金在不同激光强度和延时下的光谱数据，根据采集的光谱数据确定出对应钛合金的物质成分及含量，并与该钛合金已知的物质成分及含量进行对比，将物质成分及含量最接近的钛合金对应的激光强度和延时数据作为该合金牌号的钛合金的标准实验参数；所述钛合金为固态的钛合金，固态的钛合金包括有丝状和棒状的钛合金；所述合金牌号包括有TC4、TC1、TA1、TC11、TA15；所述合金牌号检测模型根据神经网络模型进行构建；所述神经网络模型采用BP神经网络，所述BP神经网络包括有输入层、多个隐含层和输出层，输出层的数量等于合金牌号的类别数量；所述合金牌号检测模型确定连接权值和阈值的过程为：通过SSA计算每个麻雀的适应度，并更新发现者、加入者和警戒者的位置，直至得到最优位置和最佳适应度值后分别赋值给该合金牌号检测模型作为连接权值和阈值；采用最小均方差准则约束BP神经网络的训练周期，当均方差小于等于设定均方差时，控制BP神经网络训练停止；所述BP神经网络的均方差计算公式为： 其中，为神经元与神经元之间的连接权值，b为阈值，为训练样本个数，为输出个数，为第个样本的第个输出预测值，为对应的真实值。

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