本文選題：支持向量機(jī)　切入點(diǎn)：γ能譜　出處：《核電子學(xué)與探測(cè)技術(shù)》2016年08期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)γ能譜識(shí)別方法對(duì)高本底、低分辨率的復(fù)雜γ譜解析效果不明顯、準(zhǔn)確率低等問題,提出了一種基于支持向量機(jī)的核素識(shí)別方法。通過能譜預(yù)處理方法,獲取能譜特征信息,將核素庫的建立與分類器的構(gòu)造相結(jié)合,使用實(shí)際能譜進(jìn)行驗(yàn)證。通過譜儀對(duì)3種核素的不同組合進(jìn)行能譜實(shí)測(cè),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,通過支持向量機(jī)的分類方法,對(duì)實(shí)測(cè)混合核素的識(shí)別準(zhǔn)確率達(dá)到94%以上。
[Abstract]:Aiming at the problem that the traditional 緯 -spectrum recognition method is not effective and accurate in complex 緯 spectrum analysis with high background and low resolution, a new method based on support vector machine (SVM) is proposed. The energy spectrum characteristic information is obtained, the establishment of the nuclide library is combined with the construction of the classifier, and the actual energy spectrum is verified by using the actual energy spectrum. The experimental results show that the three different combinations of nuclides are measured by the spectrometer. By using support vector machine (SVM) classification, the recognition accuracy of mixed nuclides is more than 94%.
【作者單位】： 西南科技大學(xué)信息工程學(xué)院;中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)自動(dòng)化系;
【基金】：四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放基金(15kftk02)資助
【分類號(hào)】：TL817.2;TP181

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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10 侯澍e，

本文編號(hào)：1623365