[发明专利]基于特征变换与神经网络的快速核素识别方法在审
| 申请号： | 201710167607.2 | 申请日： | 2017-03-21 |
| 公开（公告）号： | CN107085234A | 公开（公告）日： | 2017-08-22 |
| 发明（设计）人： | 汤晓斌;何建平;王鹏;龚频;韩镇阳 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G01T1/38 | 分类号： | G01T1/38;G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司32252 | 代理人： | 戴朝荣 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征变换与神经网络的快速核素识别方法，包含以下步骤通过伽马探测仪测量天然本底谱和放射性核素谱；采用滤波算法对天然本底谱进行平滑处理得到标准本底谱；采用滤波算法对放射性核素谱进行平滑处理得到标准放射性核素谱；将标准放射性核素谱减去标准本底谱，得到净计数谱；对净计数谱进行特征变换，按顺序提取一定数量的变换系数作为能谱特征向量并将其归一化；将归一化的特征向量输入到神经网络进行核素识别。本发明具有核素识别不受测量时间、探测距离和核素活度的影响、响应速度快、天然本底辐射及噪声干扰小等优点，可用于便携式辐射检测仪的快速核素识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 变换 神经网络 快速 核素 识别 方法 | ||
【主权项】：
一种基于特征变换与神经网络的快速核素识别方法，其特征在于包含以下步骤：步骤一：通过伽马探测仪测量天然本底谱和放射性核素谱；步骤二：采用滤波算法对天然本底谱进行平滑处理得到标准本底谱；采用滤波算法对放射性核素谱进行平滑处理得到标准放射性核素谱；步骤三：将标准放射性核素谱减去标准本底谱，得到净计数谱；步骤四：对净计数谱进行特征变换，按顺序提取一定数量的变换系数作为能谱特征向量并将其归一化；步骤五：将归一化的特征向量输入到神经网络进行核素识别。
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