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基于LM算法BP神经网络的放射性核素识别

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γ谱测量的最终目的是根据所测得的脉冲幅度谱,通过数据处理分析方法求出待测样品中各种放射性核素的种类和含量.文章基于LM算法BP神经网络,提出了一种放射性核素识别方法,并将其与FR算法进行对比.通过MATLAB仿真结果表明,基于LM算法BP神经网络对于放射性核素的识别效果非常好,识别率可达99％.通过与FR算法对比分析,LM算法放射性核素识别模型更精确,性能更好,应用于放射性核素的识别非常理想.

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来源
《第十六届全国核电子学与核探测技术学术年会》|2012年|597-600|共4页
会议地点四川绵阳
作者
Wang JiHong; 王季红; Wang LiangHou; 王良厚; Shunjian; 孙健;
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作者单位

中国电子学会;

中国核学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TL751;
关键词
核辐射监测; 放射性核素; 神经网络; 高斯牛顿改进算法; 识别效果;

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