有色金属又称非铁金属,其泛指除铁、锰、铬以及以该三类金属为基体的合金之外的所有金属材料。相较于黑色金属,有色金属资源稀缺,有色金属矿石的纯度望望较低,提取冶炼难度大,且部分金属的废弃物对环境危害较大。因此,对有色金属的分类不仅有利于有色金属资源的充分合理回收利用,而且对环境保护工作的影响也十分重大。而现有的金属分类技术,虽检测精度较高,但存在需要对样品进行破坏性处理、仪器操作难度大且价格昂贵等缺点。为此,探寻一种新型的有色金属快速分类识别检测技术与方法具有重要的科学研究与应用价值。激光诱导击穿光谱（简称LIBS）是一种新型的基于原子发射光谱的元素分析技术,具有快捷、实时、原位、微损、多元素同时分析等优点,近年来已经初步应用于冶金工业,环境监测,食品安全和生物医疗等领域,本文通过对有色金属的激光诱导击穿光谱快速分类识别方法展开研究,获得的研究成果如下:（1）针对不同种类（基体元素不同与主量元素不同）的有色金属样本材料,选取4种基体元素不同的常见金属材料（钛合金、铝合金、铝青铜和微合金钢）与5种主量元素不同的铝合金材料（铝铜合金、铝锰合金、铝镁合金、铝硅合金和铝锌合金）两组样品,通过6种典型机器学习算法（有监督:线性判别分析、决策树、朴素贝叶斯分类、支持向量机、K最邻近值算法和无监督:K均值聚类）对数据进行训练,并进行对比分析。结果显示:K最邻近值分类算法模型的识别率最佳,两组样品的测试集分类准确率分别达到99.95%与100%。（2）在此基础上,针对同牌号有色金属元素含量相近存在光谱相似度太高,而导致分类准确度差的难题,选取同国标编号的钛合金样本进行检测研究,通过采用LIBS技术结合K最邻近值算法,提出采用光谱筛选、数据降维和算法内核参数调整等方式提高算法的建模效率和光谱分类准确率,实验结果表明,训练集交叉验证准确率从81.40%提高至98.64%,测试集分类准确度从84.20%提高至99.14%,评价模型优劣的AUC值从0.9643提高至0.9991。实现对同牌号钛合金的LIBS快速精准分类。综上所述,本文系统性研究了基于激光诱导击穿光谱技术的有色金属快速精准分类方法,实现了有色金属材料的快速精准分类。证明了激光诱导击穿光谱技术在金属分类方面的优势,对于进一步推动激光诱导技术在有色金属的检测、回收方面的应用具有极其重要的参考价值。本文的算法研究对于激光诱导击穿光谱技术在金属检测分类领域的应用推广具有重要意义。