基于稀疏表示的核素能谱特征提取及核素识别

• 作者: 冯兴华 季海波 张江梅 王坤朋
• 来源期刊: 强激光与粒子束
• 学科: 工学
• 关键词: 伽马能谱 核素识别 稀疏表示 特征提取 模式识别
• 年，卷（期）: 2018,（4）
• 所属期刊栏目: 核科学与工程
• 页码范围: 153-157
• 页数: 5页
• 分类号: TL817
• 字数: 3662字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11884/HPLPB201830.170435

摘要

提出了一种基于稀疏表示的核素能谱特征提取方法,其实质是将核素能谱在区分性最好的稀疏原子上进行投影.利用稀疏分解方法对核素能谱进行稀疏分解,提取分解系数向量作为表征核素的特征向量,通过模式识别分类方法建立分类模型实现核素识别.与传统稀疏分解方法的区别在于:在能谱稀疏分解过程中按照稀疏字典中的原子排列顺序顺次进行分解;其次,分解目的在于特征提取,即最终提取到的特征对不同核素具有可区分性,并不要求核素能谱的重构精度.在241Am,133Ba,60Co,137Cs,131I 和152Eu 共6种核素1200个能谱数据上进行了核素识别实验,7种不同分类算法的平均识别率达到91.71%,实验结果的统计分析表明,本文提出的特征提取方法识别准确率显著地高于两种传统核素能谱特征提取方法准确率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	季海波	中国科学技术大学信息科学技术学院自动化系	72	432	12.0	16.0
2	王坤朋	西南科技大学信息工程学院	16	26	3.0	4.0
3	张江梅	西南科技大学信息工程学院	22	51	3.0	6.0
5	冯兴华	西南科技大学信息工程学院	9	18	3.0	4.0