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为快速检测贝类重金属的污染，采用激光诱导击穿光谱（LIBS）结合多模型共识策略来预测泥蚶重金属铜的含量．分析铜元素的LIBS特征谱线，提取铜元素的特征峰强度、面积、峰强比等变量，分别构建多元线性回归模型，以及基于铜特征光谱区域信息构建偏最小二乘模型．在这些校正的成员模型预测残差向量间，通过拉格朗日乘数法优化各成员模型的线性组合，使共识模型的均方误差和最小，从而获得各成员模型的最优权系数．经外部预测集的验证，共识模型的预测结果优于任一成员模型，预测均方根误差为20．641mg／kg，相关系数为O．835，且