激光诱导击穿光谱技术(laser induced breakdown spectroscopy,LIBS)是一种光谱分析技术,其所需组成的设备简单安全,能分析包括气体、液体和固体等的样品物质形态,样品无需预处理或者只要简单的预处理,激光烧蚀的样品量少,可以同时对样品中所有元素的信息进行快速分析。在激光诱导击穿光谱技术分析土壤元素浓度过程中,由于光谱测量过程中存在基体效应、谱线自吸收效应、不同元素谱线之间互相干扰等原因的影响,使得检测结果与真实值之间的差距较大。为了提高LIBS定量分析方法的检测能力,本文提出将机器学习算法应用到LIBS技术定量分析中,构建的了若干种算法模型应用到LIBS技术定量分析中,以提高对土壤元素浓度检测的精度和精密度,研究结果有利于LIBS技术推广到更多的元素含量检测应用中。本文主要研究基于支持向量机、最小二乘支持向量机、相关向量机三种机器学习算法构建LIBS定量分析模型,并讨论其对土壤元素浓度预测的影响。为了使得所得结果更加准确并具有说服力,本文检测的目标元素有Ba、Cr、Ni等3种土壤元素,从不同浓度梯度全方位分析所建立的机器学习算法模型对土壤元素浓度的检测效果。首先,建立支持向量机定量分析模型,建模之前先对光谱数据进行全谱归一化,将峰值强度作为模型输入,并将其预测结果的精密度和精度与传统定量分析方法所得的检测效果进行对比分析,从整体均方根误差角度,支持向量机定量分析模型对高浓度元素Ba的检测效果与传统定量分析方法的结果相比较差,但对于Cr和Ni元素的检测效果,两种定量分析方法结果相差不多。多次重复测量的相对标准偏差,支持向量机模型在大多数预测中均略优于传统定量分析方法,表明支持向量机检测效果的精密度较高。其次,建立最小二乘支持向量机定量分析模型,建模前先对光谱数据进行全谱归一化,将峰值强度作为模型输入,并将其预测结果与传统定量分析方法和支持向量机模型所得结果进行对比分析。结果显示,最小二乘支持向量机定量分析模型预测结果的相对误差大幅减小,检测精度远远高于传统定量分析方法和支持向量机模型,整体预测精度好,但其预测结果的精密度有些偏低。再次,以数据全谱归一化处理后的峰值强度和谱峰面积分别作为模型输入,建立相关向量机定量分析模型,并分析了其对相关向量机模型检测效果的影响。研究发现,将峰值强度作为模型输入建立的相关向量机模型所得的检测结果与支持向量机和最小二乘支持向量机相比,相关向量机模型的预测效果在精度上高于支持向量机,低于最小二乘支持向量机;在精密度上高于支持向量机和最小二乘支持向量机;而以谱峰面积作为模型输入所构建模型的训练和测试效果的精密度和整体预测结果的精度均优于峰值强度作为模型输入的结果。此外,论文还分别以全谱归一化后的谱峰面积以及未全谱归一化后的谱峰面积分别作为输入,建立相关向量机定量分析模型,以全谱归一化后的谱峰面积作为模型输入所构建的模型预测效果的精密度更好,但是预测精度没明显改善。