LS-SVM分段降噪法处理航空γ能谱噪声

• 作者: 侯庆明 刘军 吴和喜 方江雄 杨凤 杨志超 管弦
• 来源期刊: 核电子学与探测技术
• 学科: 其他
• 关键词: 航空γ能谱 能窗 LS-SVM 分段回归拟合 降噪
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 页码范围: 24-28
• 页数: 5页
• 分类号: O582|P631.6+21
• 字数: 2710字
• 语种: 中文

摘要

为降低航空γ能谱受低计数、测量时间短和测量环境等因素引起的噪声影响,依据能窗道址分布,采用机器学习方法LS-SVM结合加权叠加方法对航空γ能谱进行分段回归拟合降噪处理.实验表明,LS-SVM分段降噪方法能够显著降低统计涨落和较好地保持峰形,且同时具有良好的自适应性和泛化性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨凤	东华理工大学核技术应用教育部工程研究中心	18	81	6.0	8.0
2	吴和喜	东华理工大学核技术应用教育部工程研究中心	41	165	6.0	10.0
3	刘军	东华理工大学核技术应用教育部工程研究中心	28	66	6.0	6.0
4	方江雄	东华理工大学核技术应用教育部工程研究中心	16	27	3.0	4.0
5	杨志超	东华理工大学核技术应用教育部工程研究中心	8	18	2.0	4.0
6	管弦	东华理工大学核技术应用教育部工程研究中心	4	9	2.0	3.0
7	侯庆明	东华理工大学核技术应用教育部工程研究中心	3	9	2.0	3.0