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基于RBF人工神经网络的γ能谱分析
引用本文:王崇杰,贾慧慧,冯琳懿,刘硕,刘媛媛,张倩妮,张博超.基于RBF人工神经网络的γ能谱分析[J].核电子学与探测技术,2016(1):56-59.
作者姓名:王崇杰  贾慧慧  冯琳懿  刘硕  刘媛媛  张倩妮  张博超
作者单位:辽宁师范大学物理与电子技术学院,大连,116029
基金项目:辽宁省教育厅科学技术研究项目( No. L2013410)资助。
摘    要:提出了基于人工神经网络的γ能谱定量分析方法。通过对标准源γ能谱的线性组合,建立了γ能谱分析网络训练样本集,并对RBF人工神经网络进行了训练。对已知标准点源不同测量时间的组合γ能谱和标准环境样品γ能谱进行了仿真分析,分析结果的相对误差分别小于3%和小于8%。研究表明,基于RBF人工神经网络的γ能谱分析方法是有效可行的。

关 键 词:人工神经网络  RBF网络  γ能谱分析  线性时不变系统  线性叠加原理

γ-Spectra Analysis Based on RBF Artificial Neural Network
Abstract:A method of analyzing γ-spectra based on RBF ANN was introduced .The training sample sets were established by linearly combining the spectra of the standard radioactive sources that contain a single nuclide composition respectively ,and the RBF ANN was trained with these sample sets .The combination spectra by dif-ferent collecting time of the standard point sources and those of a standard environmental sample were analyzed . The deviation was less than 3%and 8%respectively .The results show that the method of analyzing γ-spectra based on RBF ANN is effective and feasible .
Keywords:artificial neural network  γspectra  RBF network  linear time invariant system  principle of linear superposition
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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