众所周知，继月球探测任务之后，火星探测任务成为世界各国的又一重大空间探测计划。激光诱导击穿光谱(Laser-induced Breakdown Spectroscopy,LIBS)技术作为一项操作简便、无需样本制备以及可远距离分析目标物成分的技术，已被成功地应用到火星探测任务中。我国和美国已于2020年分别向火星发射了新的火星探测器，“天问一号”火星探测器(中国)和“毅力号”火星探测器(美国)均配备了基于LIBS技术的定量分析仪器(MarsCode和SuperCam)。如何提高LIBS定量分析精度是当前进行火星探测的主要挑战之一，本文基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)算法对类火星矿物成分进行定量分析，并从多个方面探究了利用CNN算法进行定量分析的效果。
　　针对ChemCam校准光谱数据集，首先，本文搭建了带有InceptionV2结构的CNN定量分析模型，对比了不同的激活函数、不同的优化器、优化器的不同初始学习率以及不同网络结构对模型性能的影响。其次，CNN模型被用来与常用的定量分析方法——偏最小二乘回归(Partial Least Square Regression，PLSR)和支持向量机回归(Support Vector Regression，SVR)——进行了对比。结果显示，对于所有的氧化物，CNN模型的预测精度均优于其它两种传统方法，CNN算法被成功地用于对类火星矿物成分进行定量分析。然后，本文分别探究了光谱输入方式和光谱数量对CNN模型性能的影响。对于光谱输入方式，光谱全波段作为输入的CNN模型的预测精度高于部分主要波段作为输入的模型;对于光谱数量，由于地质样本的数量无法增加，数量较多的原始光谱(代替平均光谱)被用来训练CNN模型，但结果并不理想，单纯地增加光谱数量不能有效地提高模型的预测精度。此外，多任务学习方式被引入到光谱定量分析模型中，本文搭建了多输出CNN模型。结果显示，多输出CNN模型的预测精度优于单输出CNN模型。最后，本文在山东大学行星科学团队制作的光谱数据集上再次成功地利用CNN算法建立定量分析模型。结果显示，在较小的数据集上，CNN算法仍然优于SVR算法和PLSR算法。
　　本文成功地利用CNN算法对类火星矿物成分进行定量分析，CNN算法可有效地提高LIBS数据定量分析精度。在未来的火星探测任务中，本文所搭建的CNN模型可为LIBS光谱数据定量分析提供服务。