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摘 要
Abstract
1.1研究意义
1.2研究现状
2γ能谱指纹及其采集原理
2.1γ能谱指纹
2.2采集原理
2.2.2康普顿效应
2.2.3电子对效应
2.3γ能谱仪的组成及工作原理
2.4γ能谱的形成机制
3蒙特卡罗模拟与人工神经网络
3.1蒙特卡罗模拟技术
3.1.1蒙特卡罗模拟技术简介
3.1.2蒙特卡罗模拟基本思想
3.2人工神经网络
3.2.1生物神经元
3.2.2人工神经元
3.2.3人工神经网络
3.2.4人工神经网络的训练
3.2.5径向基函数网络
3.2.6基于RBF人工神经网络的年龄及丰度识别原理
4铀核材料年龄与核素丰度识别
4.1铀核材料年龄识别,
4.1.1单组铀核材料年龄识别
4.1.2多组铀核材料年龄共同训练与识别
4.1.3网络对铀核材料年龄和丰度识别测试
4.2铀核材料核素丰度识别
5结论与展望
5.1结论
5.2展望
参 考 文 献
攻读硕士期间发表学术论文情况
致谢
