本文選題：氣溶膠　切入點(diǎn)：氡子體　出處：《核技術(shù)》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：介紹和分析了人工放射性氣溶膠在線監(jiān)測(cè)儀氡子體扣除算法中比例系數(shù)扣除法,現(xiàn)有算法存在分類粗糙、扣除準(zhǔn)確度不高以及適應(yīng)性不強(qiáng)等不足。為進(jìn)一步提高扣除的準(zhǔn)確度,降低檢測(cè)限,提出了利用聚類分析先對(duì)譜線進(jìn)行分類,然后在每個(gè)類中利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行計(jì)算,最后進(jìn)行扣除的方法。測(cè)試結(jié)果證明了聚類分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)扣除方法均能明顯降低人工放射性氣溶膠在線監(jiān)測(cè)儀的檢測(cè)限。
[Abstract]:This paper introduces and analyzes the proportion coefficient deduction method in radon daughter deduction algorithm of artificial radioaerosol on-line monitor. The existing algorithms are rough in classification, low in deduction accuracy and weak in adaptability. In order to reduce the detection limit, clustering analysis is used to classify spectral lines first, and then neural networks are used to calculate the spectrum lines in each class. The test results show that both clustering analysis and neural network deduction can obviously reduce the detection limit of artificial radioaerosol on-line monitor.
【作者單位】： 四川省輻射環(huán)境管理監(jiān)測(cè)中心站;成都理工大學(xué)地學(xué)核技術(shù)四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;中廣核久源(成都)科技有限公司;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(No.41474159) 國(guó)家863計(jì)劃項(xiàng)目(No.2012AA061803) 四川省科技廳青年基金項(xiàng)目(No.2015JQ0035)資助~~
【分類號(hào)】：TL751

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3 汪古s，

本文編號(hào)：1613303