【摘 要】
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为了实现车载γ谱仪巡测系统对辐射剂量率的准确测定,提出基于快速傅里叶变换（FFT）本底扣除法的改进型BP神经网络模型（FFT-BP神经网络模型）。实验采用γ射线能谱分析法,对不同间
【机 构】
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地学核技术四川省重点实验室、成都理工大学,四川省辐射环境管理监测中心站
【基金项目】
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国家高科技研究发展计划（863计划）项目（2012AA061803）资助
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为了实现车载γ谱仪巡测系统对辐射剂量率的准确测定,提出基于快速傅里叶变换（FFT）本底扣除法的改进型BP神经网络模型（FFT-BP神经网络模型）。实验采用γ射线能谱分析法,对不同间距处的137 Cs放射源进行车载γ能谱测试,将得到的谱数据通过快速傅里叶变换（FFT）扣除本底,获得新的谱线数据。应用FFT-BP神经网络模型对未知剂量的车载γ谱线作辐射剂量率的定量预测,将预测结果同3个函数模型的拟合结果比较,验证FFT-BP神经网络模型的预测效果。结果表明,FFT扣除法能较好的削弱散射本底对γ谱线的影响,能有
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