【摘 要】
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由于近年来世界各地毒品/爆炸物走私活动日益猖獗，而目前国内安检部门所采用的X射线探测毒品/爆炸物都为密度识别方法，准确度不是很高。本课题根据国家自然科学重点基金：高速X光
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由于近年来世界各地毒品/爆炸物走私活动日益猖獗，而目前国内安检部门所采用的X射线探测毒品/爆炸物都为密度识别方法，准确度不是很高。本课题根据国家自然科学重点基金：高速X光锥束三维成像与新型散射方法探测毒品/爆炸物的原理及应用研究(编号：10635070)，利用自主设计的能够进行快速检测的毒品/爆炸物X射线散射探测试验平台，开展复杂背景下(包括人体等)的毒品/爆炸物探测研究，用识别X射线探测到的毒品/爆炸物的谱线特征代替传统的密度识别方法。
本文的能量色散X射线装置利用普通X光机代替同步辐射光源，用低剂量的X射线在小角度范围内对毒品/爆炸物进行检测，采用能量色散X射线技术来探测待测物质的能谱图谱。为了更好的分析并准确的识别出能谱图谱，本文采用了能量色散X射线技术和神经网络相结合的方法来识别毒品/爆炸物等物质。
本文利用小波神经网络自适应学习分类的优点，提出将多个小波神经网络并联使用，改进小波网络结构，在每个小波特征空间中确定小波神经元个数和初始化合适的小波基，用多级小波神经网络对毒品爆炸物的X光能量色谱的进行了识别分类，同时利用主成分分析法识别毒品爆炸混合物，这些都为X光能量色散技术用于毒品//爆炸物的检测和识别提供了有效的方法。
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