作为一种前沿性物质元素分析技术,激光诱导击穿光谱(Laser-induced breakdown spectroscopy, LIB S)具有快速实时,多元素同时检测的优点,能够快速获得分析样品的组分和含量信息。因此,LIBS技术在材料、冶金、考古、太空探测、军事等领域成为了研究热点,如何发挥LIBS技术的优势,实现其应用价值成为了关键一环。本文的研究工作以国家重大仪器设备开发专项——“创新型多功能激光光谱分析仪器的研发与应用”为背景,旨在针对LIBS光谱数据分类算法进行广泛、深入、系统的研究,并且开发实现具有自主知识产权的冶金领域专属型LIBS分析软件。在课题组成员的前期研究基础上,本文主要以如何提高分类算法的准确性、稳定性为重点,主要研究工作包括：(1)针对提高分类算法准确性和稳定性以及单一分类算法在多分类问题上的局限性,引入旋转森林组合分类算法(Rotation Forest,ROF),构建组合分类模型,提高分类准确性。此外,通过结合鲁棒主成分分析算法(Robust Principal Component Analysis, RPCA)对光谱数据进行预处理,可加快分类建模过程；(2)针对LIBS数据高维度的特点,提出了基于旋转森林的异构多分类器组合分类算法,应用偏最小二乘判别分析(Partial Least Squares Discriminate Analysis,PLS-DA)和簇类独立软模式识别(Soft Independent Modeling of Class Analogy, SIMCA)算法分别构建基分类器,通过增加基分类器间的差异性提高分类精度；(3)设计并开发了冶金领域专属型LIBS分析软件,实现对冶金样品快速分析和判别。仿真实验验证了文中算法和方法的有效性和可行性。