【摘 要】
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针对传统核素识别方法对高本底、低探测率的复杂伽马能谱存在特征提取困难、建模复杂以及识别率低等问题,提出了一种使用卷积神经网络(CNN)进行核素识别的方法。利用CNN可自
【机 构】
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西南科技大学信息工程学院,西南科技大学核废物与环境安全国防重点学科实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61501385);国防科工局核能开发项目(18ZG6103);四川省应用基础资助项目(18YYJC1688,2016JY0242)
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针对传统核素识别方法对高本底、低探测率的复杂伽马能谱存在特征提取困难、建模复杂以及识别率低等问题,提出了一种使用卷积神经网络(CNN)进行核素识别的方法。利用CNN可自适应、隐式地提取图像特征并进行分类学习的特点,搭建多层卷积神经网络的核素识别模型,通过网络模型特征提取层和分类器的训练,获取深层次的核素特征描述,实现多核素识别。基于蒙特卡洛分析软件Geant4仿真数据进行了对比分析实验,结果表明:本文提出的方法其时间复杂度为O(n~2),所提方法避免了复杂的显式特征提取过程,能够对IAEA规定的部分常见单
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