激光诱导击穿光谱学技术(Laser-Induced Breakdown Spectroscopy,LIBS)是一项新的化学分析技术,由于其多种优点目前被广泛应用于材料识别以及混合物定量和定性分析中。其中,LIBS定量分析方法的研究是当前的研究热点,可以便捷地帮助科研工作者确定混合物中的元素组成以及元素含量。因此对LIBS定量分析技术进行深入研究并提升其分析预测精度,具有重要的实际应用价值。论文综述了LIBS定量分析领域的研究工作进展,介绍了基于神经网络、基于支持向量回归、基于随机森林回归的LIBS定量分析方法,并分析了各种方法的优缺点以及应用范围。针对单一学习器容易受到基体效应的影响、容易出现过拟合的风险、容易被随机产生的误差影响而影响预测精度的问题,为了进一步提升LIBS定量分析方法的预测精度,并克服单一学习器的不足之处,本文提出了一种两层结构的基于集成学习的LIBS定量分析方法。该方法首先由基学习器选择的流程选择出合适的基学习器。第一层由若干个选择的基学习器组成。将第一层的基学习器交叉验证的过程中对验证集的预测作为次级元学习器的输入特征,并以此进行元学习器的训练,并将最终训练完成的结构作为定量分析模型。同时在模型训练中,结合遗传算法和前向序列选择的方式进行光谱待测元素的特征筛选。从而提高定量分析模型的泛化能力,并提高预测前瞻性样本的预测精度。使用两个LIBS数据集对所提集成学习方法进行了实验,验证了所提方法的有效性和可行性。结果表明,在进行LIBS定量分析的时候,本文提出的方法较其他方法而言,预测精度更高,泛化能力更强。针对实际应用需求,设计了一款基于安道尔的LIBS光谱分析测控软件,软件基于C#的WPF框架进行开发,包含光谱仪配置、图表展示、元素选择、样本设置、定量分析以及等离子光源等模块。用户可以针对具体实验需求便捷地对光谱仪以及软件进行配置和使用。该软件还将所提出的改进定量分析方法和定标法集成到软件中,供用户对两个方法的预测值进行对比和分析。