脉冲堆积条件下n与γ脉冲波形甄别仿真分析

• 作者: 刘云鹏 夏文明 王一鸣 陈君军 龚军军
• 来源期刊: 核电子学与探测技术
• 学科: 工学
• 关键词: n/γ甄别 脉冲堆积 聚类分析 神经网络 支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 8-11
• 页数: 4页
• 分类号: TL8
• 字数: 1709字
• 语种: 中文

摘要

为消除或减弱γ射线对中子测量的影响,将脉冲堆积条件下的n脉冲信号和γ脉冲信号划分为单独n与γ脉冲事件、后沿堆积事件和前沿堆积事件共三种,根据复杂程度的不同,选取三种机器学习算法进行研究,最终采用基于支持向量机的n/γ甄别方法实现了波形甄别,并对最终的甄别效果进行分析,给出该方法的优势和下一步需要解决的问题.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	夏文明	海军工程大学核能科学与工程系	17	29	3.0	4.0
2	龚军军	海军工程大学核能科学与工程系	33	126	6.0	10.0
3	陈君军	海军工程大学核能科学与工程系	11	18	3.0	3.0
4	王一鸣	海军工程大学核能科学与工程系	3	0	0.0	0.0