針對新興的能譜核素識別方法在混合放射性核素的噪聲環(huán)境中存在識別速度慢、準(zhǔn)確率較低等問題,提出了基于長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的能譜核素識別方法。實驗使用溴化鑭（LaBr3）晶體探測器,分別對環(huán)境中60Co、137Cs放射性源分組測量得到能譜數(shù)據(jù)集,首先使用數(shù)據(jù)平滑方法和歸一化方法進行數(shù)據(jù)預(yù)處理,然后將能譜數(shù)據(jù)按時間序列分組以獲得可用的輸入序列數(shù)組,最后訓(xùn)練LSTM模型得到預(yù)測結(jié)果。通過基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的兩個能譜識別模型進行對比,得到在測試集中平均識別率分別為83.45%和86.21%,而LSTM能譜識別模型平均識別率為93.04%,實驗結(jié)果表明,該能譜模型在核素識別效果中表現(xiàn)較好,可用于快速的能譜核素識別設(shè)備上。 

【文章來源】：強激光與粒子束. 2020,32(10)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3198932