最优线性联想记忆网络的γ谱解析

• 作者: 史宏声 王红艳 舒康颖 钱晋
• 来源期刊: 中国计量学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 最优线性联想记忆网络 γ谱 核素识别 全谱输入
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 页码范围: 77-80
• 页数: 4页
• 分类号: TL812.1
• 字数: 2324字
• 语种: 中文

摘要

利用最优线性联想记忆神经网络,对γ能谱进行了定性识别与定量分析,成功克服了传统解谱方法对操作人员要求高、运算速度慢、不能准确识别有重峰的复杂γ能谱等问题.采用全谱输入法,利用整个能谱的信息,降低了对探测器能量分辨率的要求,避免了寻峰、能量刻度与效率刻度,准确识别了单核素能谱与几种核素的混合能谱,从而成为一种行之有效的解谱手段,为高性能便携式探测器解谱软件的开发提供了依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王红艳		18	89	6.0	8.0
2	史宏声	中国计量学院材料科学与工程学院	19	42	4.0	5.0
3	舒康颖	中国计量学院材料科学与工程学院	43	232	9.0	13.0
4	钱晋	中国计量学院材料科学与工程学院	2	1	1.0	1.0