RBF神经网络在核能谱平滑中的应用

• 作者: 侯利桥 方江雄 管弦
• 来源期刊: 核电子学与探测技术
• 学科: 化学
• 关键词: RBF神经网络 全局逼近 核能谱 平滑滤波
• 年，卷（期）: 2016,（7）
• 页码范围: 669-672,676
• 页数: 5页
• 分类号: O657.62
• 字数: 2968字
• 语种: 中文

摘要

在γ能谱中,为对核素进行可靠的定性、定量分析,需对原始能谱进行平滑滤波。径向基函数( Radical Basis Function,RBF)由于具有网络全局逼近性质和最佳逼近性能,对核能谱进行函数逼近。根据平滑要求和处理速度,建立不同函数的RBF神经网络对核能谱进行平滑滤波。实验结果表明,RBF神经网络方法能达到更为灵活和合理的平滑滤波。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方江雄	东华理工大学核工程与地球物理学院	16	27	3.0	4.0
2	管弦	东华理工大学核工程与地球物理学院	4	9	2.0	3.0
3	侯利桥	东华理工大学核工程与地球物理学院	1	2	1.0	1.0