基于BP神经网络的n/γ甄别方法研究

• 作者: 俞伯祥 刘鹏浩 吕柏阳 宋海声 庄凯 李婷 杨雄斌 牛德芳 秦秀波 蒋杰臣
• 来源期刊: 原子能科学技术
• 关键词: n/γ甄别 BP神经网络 脉冲形状甄别 电荷比较法 频域梯度分析法
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 技术及应用
• 页码范围: 187-192
• 页数: 6页
• 分类号: TL812.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.7538/yzk.2019.youxian.0042

摘要

常用的有机闪烁体探测器对中子和γ射线均敏感,所以消除或减弱γ射线在中子探测技术中的影响是必要的.考虑到BP神经网络能实现分类器的功能,因此本文结合脉冲形状甄别技术与BP神经网络,将BP神经网络应用在中子与γ射线混合场的粒子甄别中.通过训练BP神经网络达到记忆、分类测试样本的目的.对BP神经网络应用于n/γ脉冲波形甄别的准确性进行验证后与电荷比较法及频域梯度分析法甄别结果进行了对比.结果表明,BP神经网络甄别法不仅能为混合辐射场提供有效的甄别,而且在甄别时间上较电荷比较法与频域梯度分析法有所提高.