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基于PSO和MLEM混合算法的NDP测量反演算法研究
1
作者
李远辉
杨芮
+4 位作者
张庆贤
肖才锦
陈弘杰
肖鸿飞
程志强
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期1152-1159,共8页
中子深度剖面(NDP)分析技术是一种无损检测方法,能够同时测量样品中目标核素的浓度与空间信息,已被广泛应用于锂电池、半导体等产业。在NDP分析过程中,由测量能谱反演出目标核素浓度的分布信息是关键步骤。目前NDP测量反演中常用的算法...
中子深度剖面(NDP)分析技术是一种无损检测方法,能够同时测量样品中目标核素的浓度与空间信息,已被广泛应用于锂电池、半导体等产业。在NDP分析过程中,由测量能谱反演出目标核素浓度的分布信息是关键步骤。目前NDP测量反演中常用的算法为最大似然期望最大化(MLEM)算法。针对MLEM算法计算结果易陷入局部最优解的情况,本文提出了粒子群(PSO)与MLEM混合(PSO-MLEM)算法,并通过动态加速因子提高了算法的收敛速度与计算精度。应用PSO-MLEM算法、PSO算法、MLEM算法、奇异值分解求解最小二乘(SVDLS)算法对锂电池中^(6)Li的NDP模拟能谱进行反演,并对反演计算结果进行了评价。结果表明:对比PSO算法,PSO-MLEM算法的收敛效率与计算精度明显提升;对比MLEM算法,PSO-MLEM算法的全局寻优能力有效提升了反演精度,避免了局部最优解的影响;对比SVDLS算法,PSO-MLEM算法的反演精度明显提升。
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关键词
中子深度剖面分析
粒子群算法
最大似然期望最大化算法
锂电池
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职称材料
题名
基于PSO和MLEM混合算法的NDP测量反演算法研究
1
作者
李远辉
杨芮
张庆贤
肖才锦
陈弘杰
肖鸿飞
程志强
机构
成都理工大学地学核技术四川省重点实验室
中核医疗产业管理有限公司
核工业北京地质研究院
中国原子能科学研究院
出处
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第5期1152-1159,共8页
基金
四川省科技计划项目(2021JDTD0018)
国家自然科学基金(42127807)。
文摘
中子深度剖面(NDP)分析技术是一种无损检测方法,能够同时测量样品中目标核素的浓度与空间信息,已被广泛应用于锂电池、半导体等产业。在NDP分析过程中,由测量能谱反演出目标核素浓度的分布信息是关键步骤。目前NDP测量反演中常用的算法为最大似然期望最大化(MLEM)算法。针对MLEM算法计算结果易陷入局部最优解的情况,本文提出了粒子群(PSO)与MLEM混合(PSO-MLEM)算法,并通过动态加速因子提高了算法的收敛速度与计算精度。应用PSO-MLEM算法、PSO算法、MLEM算法、奇异值分解求解最小二乘(SVDLS)算法对锂电池中^(6)Li的NDP模拟能谱进行反演,并对反演计算结果进行了评价。结果表明:对比PSO算法,PSO-MLEM算法的收敛效率与计算精度明显提升;对比MLEM算法,PSO-MLEM算法的全局寻优能力有效提升了反演精度,避免了局部最优解的影响;对比SVDLS算法,PSO-MLEM算法的反演精度明显提升。
关键词
中子深度剖面分析
粒子群算法
最大似然期望最大化算法
锂电池
Keywords
neutron
depth
profiling
analysis
particle
swarm
optimization
algorithm
maximum
likelihood
expectation
maximization
algorithm
lithium
battery
分类号
TL99 [核科学技术—核技术及应用]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PSO和MLEM混合算法的NDP测量反演算法研究
李远辉
杨芮
张庆贤
肖才锦
陈弘杰
肖鸿飞
程志强
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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