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。