RBF神经网络校正长距离α测量的非线性研究

• 作者: 党东方 刘良柱 张丽然 颜瑜成
• 来源期刊: 核电子学与探测技术
• 学科: 工学
• 关键词: 长距离α测量 RBF神经网络 BP神经网络 平均绝对误差
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 页码范围: 726-728
• 页数: 3页
• 分类号: TL84
• 字数: 1541字
• 语种: 中文

摘要

论文以被测管管径、管长、测量距离、风速、空气流量五个测量因素为输入，测量结果电离电压值为输出，利用RBF神经网络对LRAD测量结果进行预测。在活度为523.3 Bq的239 Puα放射源环境下，测量220组数据。将BP神经网络与RBF网络对比，两者的平均绝对误差分别为5.65%、4.35%，训练时间分别为1.453、0.769 s。实验结果表明：RBF神经网络对LRAD测量结果的非线性校正效果优于BP神经网络。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	颜瑜成	成都理工大学工程技术学院	21	8	1.0	2.0
5	张丽然		2	1	1.0	1.0
6	刘良柱	成都理工大学工程技术学院	3	1	1.0	1.0
7	党东方	成都理工大学工程技术学院	1	0	0.0	0.0