【摘 要】
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设计了一种新的核素识别算法,利用小波滤波对原始能谱进行去噪,将神经网络模型嵌入该算法中,利用MC法得到大量的能谱数据作为LVQ神经网络模型的训练样本,同时利用放射性核素
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设计了一种新的核素识别算法,利用小波滤波对原始能谱进行去噪,将神经网络模型嵌入该算法中,利用MC法得到大量的能谱数据作为LVQ神经网络模型的训练样本,同时利用放射性核素分支比这一指纹,最后,用MATLAB编写仿真代码,得到了该模型的识别结果,并给出了该模型与传统的核素识别算法,BP神经网络模型之间结果的比较,该算法不仅提高了识别的正确率,同时缩短了识别的时间。
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