基于RBF神经网络的钚年龄定量识别

• 作者: 吉鹏 庞宇琦 徐杨 王崇杰 王靖涵
• 来源期刊: 实验室科学
• 学科: 工学
• 关键词: 钚年龄 RBF神经网络 模式识别 γ指纹
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 实验技术
• 页码范围: 71-74,78
• 页数: 5页
• 分类号: TP399|TL81
• 字数: 4276字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4305.2018.02.019

摘要

利用RBF网络建立了γ指纹与钚年龄和核素初始丰度之间的映射,以γ指纹为特征,采用模式识别方法实现了钚年龄的定量识别.对已知和未知钚材料γ指纹的识别研究结果表明,基于RBF神经网络的钚年龄模式识别方法充分利用了γ指纹的全部信息,克服了传统γ能谱分析方法的不足,通过建立相应的训练样本集,方法可准确识别未知钚材料的年龄,并可对其历史和来源做出准确推断.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐杨	辽宁师范大学物理与电子技术学院	3	1	1.0	1.0
2	王崇杰	辽宁师范大学物理与电子技术学院	23	111	6.0	10.0
3	吉鹏	辽宁师范大学物理与电子技术学院	3	6	1.0	2.0
4	王靖涵	辽宁师范大学物理与电子技术学院	1	0	0.0	0.0
5	庞宇琦	辽宁师范大学物理与电子技术学院	1	0	0.0	0.0