【摘 要】
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针对传统的方法解析γ谱数据实现核素识别存在步骤多、精度低、专业知识要求高、识别速度慢等缺点,提出了一种基于人工神经网络的核素识别分析方法。在对全谱γ数据进行主成
【机 构】
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中国兵器工业第五八研究所智能检测技术部,中国兵器工业第五八研究所军品部
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针对传统的方法解析γ谱数据实现核素识别存在步骤多、精度低、专业知识要求高、识别速度慢等缺点,提出了一种基于人工神经网络的核素识别分析方法。在对全谱γ数据进行主成分分析的基础上,提取出γ谱的主要特征,将此特征信息输入人工神经网络,利用BP网络算法和RBF网络算法可快速地完成γ谱解析。分析结果表明：该方法降低了对探测器能量分辨率的要求,同时避免了寻峰、能量刻度与效率刻度等问题,简化了核素识别的过程,有效地提高了放射性核素的快速识别能力。
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