[发明专利]一种基于半监督支持向量机的n-γ甄别方法有效
| 申请号： | 201810857700.0 | 申请日： | 2018-07-31 |
| 公开（公告）号： | CN110781906B | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 刘寅宇;刘利芳;代刚;邢占强;李顺 | 申请（专利权）人： | 中国工程物理研究院电子工程研究所 |
| 主分类号： | G06F18/214 | 分类号： | G06F18/214;G06F18/2411;G01T3/06 |
| 代理公司： | 成都天嘉专利事务所(普通合伙) 51211 | 代理人： | 蒋斯琪 |
| 地址： | 621900 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明属于本发明涉及中子探测技术领域，具体涉及一种基于半监督支持向量机的n‑γ甄别方法,其特征在于包括如下步骤：a)利用模拟数字变换器对探测器输出脉冲信号进行模数变换，收集数字化的探测器脉冲信号，形成训练数据集；利用训练数据集结合半监督的学习方法训练出一个支持向量机，得到一个最优分类超平面；b)对新探测得到的脉冲进行数字化，并进行特征提取预处理：提取脉冲信号的重要特征信息；c)将提取到的特征信息输入到支持向量机中，利用上述分类超平面结合上述提取特征进行对新探测到的脉冲样本进行分类预测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 支持 向量 甄别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于半监督支持向量机的n-γ甄别方法，其特征在于包括如下步骤：/na)利用模拟数字变换器对探测器输出脉冲信号进行模数变换，收集数字化的探测器脉冲信号，形成训练数据集；利用训练数据集结合半监督的学习方法训练出一个支持向量机，得到一个最优分类超平面；/nb)对新探测得到的脉冲进行数字化，并进行特征提取预处理：提取脉冲信号的重要特征信息；/nc)将提取到的特征信息输入到支持向量机中，利用上述分类超平面结合上述提取特征进行对新探测到的脉冲样本进行分类预测。/n
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