1.一种基于激光诱导击穿光谱技术的钢材分类方法,其特征在于,所述基于激光诱导击穿光谱技术的钢材分类方法包括以下步骤:通过激光诱导击穿光谱技术获取待测钢材样品的光谱数据,并基于所述光谱数据生成测试集和训练集;
对所述训练集通过深度玻尔兹曼机进行降维处理,获得降维训练集;
将所述降维训练集输入至预设分类模型进行训练,以获得目标分类模型;
将所述测试集输入至所述目标分类模型中进行分类,以识别所述待测钢材样品的钢材类别。
2.如权利要求1所述的基于激光诱导击穿光谱技术的钢材分类方法,其特征在于,所述通过激光诱导击穿光谱技术获取待测钢材样品的光谱数据,并基于所述光谱数据生成测试集和训练集的步骤,具体包括:
将预设激光聚焦至待测钢材样品表面,以生成对应的等离子体;
通过光谱仪采集所述等离子体的特征谱线,并根据预设谱线筛选规则对所述特征谱线进行数据筛选,以获得光谱数据;
基于所述光谱数据生成测试集和训练集。
3.如权利要求2所述的基于激光诱导击穿光谱技术的钢材分类方法,其特征在于,所述通过光谱仪采集所述等离子体的特征谱线,并根据预设谱线筛选规则对所述特征谱线进行数据筛选,以获得光谱数据的步骤,具体包括:通过光谱仪采集所述等离子体的特征谱线,并获取所述特征谱线的谱线属性;
根据所述谱线属性对所述特征谱线进行排序,获得谱线排序结果;
根据所述谱线排序结果筛选出目标谱线,并基于所述目标谱线生成光谱数据。
4.如权利要求1所述的基于激光诱导击穿光谱技术的钢材分类方法,其特征在于,所述通过激光诱导击穿光谱技术获取待测钢材样品的光谱数据,并基于所述光谱数据生成测试集和训练集的步骤,具体包括:
通过激光诱导击穿光谱技术获取待测钢材样品的光谱数据,并对所述光谱数据进行归一化处理,获得目标光谱数据;
根据预设数据分配规则对所述目标光谱数据进行数据分配,以生成测试集和训练集。
5.如权利要求4所述的基于激光诱导击穿光谱技术的钢材分类方法,其特征在于,所述通过激光诱导击穿光谱技术获取待测钢材样品的光谱数据,并对所述光谱数据进行归一化处理,获得目标光谱数据的步骤,具体包括:通过激光诱导击穿光谱技术获取待测钢材样品的光谱数据,并根据预设谱线筛选规则筛选出基准谱线;
基于所述基准谱线对所述光谱数据进行归一化处理,以获得目标光谱数据。
6.一种基于激光诱导击穿光谱技术的钢材分类系统,其特征在于,所述基于激光诱导击穿光谱技术的钢材分类系统包括:数据集生成模块,用于通过激光诱导击穿光谱技术获取待测钢材样品的光谱数据,并基于所述光谱数据生成测试集和训练集;
数据集降维模块,用于对所述训练集通过深度玻尔兹曼机进行降维处理,获得降维训练集;
模型生成模块,用于将所述降维训练集输入至预设分类模型进行训练,以获得目标分类模型;
钢材分类模块,用于将所述测试集输入至所述目标分类模型中进行分类,以识别所述待测钢材样品的钢材类别。
7.如权利要求6所述的基于激光诱导击穿光谱技术的钢材分类系统,其特征在于,所述数据集生成模块,还用于将预设激光聚焦至待测钢材样品表面,以生成对应的等离子体;
所述数据集生成模块,还用于通过光谱仪采集所述等离子体的特征谱线,并根据预设谱线筛选规则对所述特征谱线进行数据筛选,以获得光谱数据;
所述数据集生成模块,还用于基于所述光谱数据生成测试集和训练集。
8.如权利要求7所述的基于激光诱导击穿光谱技术的钢材分类系统,其特征在于,所述数据集生成模块,还用于通过光谱仪采集所述等离子体的特征谱线,并获取所述特征谱线的谱线属性;
所述数据集生成模块,还用于根据所述谱线属性对所述特征谱线进行排序,获得谱线排序结果;
所述数据集生成模块,还用于根据所述谱线排序结果筛选出目标谱线,并基于所述目标谱线生成光谱数据。
9.如权利要求6所述的基于激光诱导击穿光谱技术的钢材分类系统,其特征在于,所述数据集生成模块,还用于通过激光诱导击穿光谱技术获取待测钢材样品的光谱数据,并对所述光谱数据进行归一化处理,获得目标光谱数据;
所述数据集生成模块,还用于根据预设数据分配规则对所述目标光谱数据进行数据分配,以生成测试集和训练集。
10.如权利要求9所述的基于激光诱导击穿光谱技术的钢材分类系统,其特征在于,所述数据集生成模块,还用于通过激光诱导击穿光谱技术获取待测钢材样品的光谱数据,并根据预设谱线筛选规则筛选出基准谱线;
所述数据集生成模块,还用于基于所述基准谱线对所述光谱数据进行归一化处理,以获得目标光谱数据。