简介： 本发明涉及一种激光诱导击穿光谱弱监督特征提取方法。本发明的目的是解决光谱数据维度过高时光谱强度‑浓度回归模型建立过程存在的的数据冗余和过拟合问题，所提出的特征选择方法结合线性判别分析LDA，利用类内类间散度值来对光谱各维特征进行评估和选择，以提高实际矿浆的品位分析准确度。具体步骤为：(1)使用类内类间散度评估每一维光谱的重要性；(2)以验证集的均方根误差确定输入回归模型的特征变量数，并最终获得优化的矿浆品位分析的光谱强度‑浓度回归模型。本发明所提特征选择方法降低了数据冗余带来建模复杂度，又因为变量选择过程不直接使用浓度参考值，对训练数据依赖小，鲁棒性高，可实际应用于选矿厂现场监控矿浆品位。