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便携式γ谱仪中的核素识别算法 被引量:24
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作者 陈亮 魏义祥 屈建石 《清华大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期635-638,共4页
为满足便携式γ谱仪核素识别的功能需求,提出了以有限脉冲响应(FIR)滤波平滑、自适应对称零面积寻峰、核素匹配为基础的能谱数据处理及核素识别算法。算法中避免了复杂的迭代运算,充分利用已知核素的先验知识优化了核素库的设计,提高了... 为满足便携式γ谱仪核素识别的功能需求,提出了以有限脉冲响应(FIR)滤波平滑、自适应对称零面积寻峰、核素匹配为基础的能谱数据处理及核素识别算法。算法中避免了复杂的迭代运算,充分利用已知核素的先验知识优化了核素库的设计,提高了运算速度,达到了适用于便携式γ谱仪的核素识别要求。算法运行在ARM2440单片机上,经过自制的便携式谱仪系统实测数据和MonteCarlo模拟数据的验证,能够在5s内正确识别出4类、27种不同核素。 展开更多
关键词 核素识别 能谱分析 便携式谱仪 核素库
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基于模糊逻辑的γ能谱核素识别 被引量:11
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作者 王一鸣 魏义祥 《清华大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第12期1736-1740,共5页
针对复杂γ能谱解析提出了一种基于模糊逻辑的特征峰判断及核素识别方法。该方法利用寻峰过程获得的多方位峰信息,通过模糊规则对各类峰进行准确分类,提取出其中的γ特征峰;在核素识别环节,从核素出发使用最显著特征峰进行初步筛选,根... 针对复杂γ能谱解析提出了一种基于模糊逻辑的特征峰判断及核素识别方法。该方法利用寻峰过程获得的多方位峰信息,通过模糊规则对各类峰进行准确分类,提取出其中的γ特征峰;在核素识别环节,从核素出发使用最显著特征峰进行初步筛选,根据特征峰数量对核素进行分类识别,并借助模糊隶属函数计算核素置信度。该方法通过了HPGe探测器实测能谱的测试,并与2套成熟算法的处理结果进行了对比,在识别效率与准确性上均体现出较好的效果。 展开更多
关键词 Γ能谱 核素识别 模糊逻辑
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基于序贯贝叶斯方法的核素识别算法研究 被引量:9
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作者 问斯莹 王百荣 +1 位作者 肖刚 沈春霞 《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2016年第2期179-183,共5页
介绍了基于序贯贝叶斯方法的核素识别算法。该方法利用放射性核素半衰期、特征γ射线能量和分支比等信息对核素的存在进行判断。基于序贯贝叶斯法的核素识别算法识别速度快,识别下限低,对于^(137)Cs(0.662 MeV)和^(60)Co(1.173 MeV,1.33... 介绍了基于序贯贝叶斯方法的核素识别算法。该方法利用放射性核素半衰期、特征γ射线能量和分支比等信息对核素的存在进行判断。基于序贯贝叶斯法的核素识别算法识别速度快,识别下限低,对于^(137)Cs(0.662 MeV)和^(60)Co(1.173 MeV,1.332 MeV)核素,其最小可识别计数率分别是0.78 s^(-1)、0.96 s^(-1)和0.82 s^(-1),特别适用于极低水平核素的快速识别。 展开更多
关键词 序贯贝叶斯方法 核素识别 识别下限
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基于长短时记忆神经网络的能谱核素识别方法 被引量:8
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作者 王瑶 刘志明 +1 位作者 万亚平 欧阳纯萍 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期149-156,共8页
针对新兴的能谱核素识别方法在混合放射性核素的噪声环境中存在识别速度慢、准确率较低等问题,提出了基于长短时记忆神经网络(LSTM)的能谱核素识别方法。实验使用溴化镧(LaBr3)晶体探测器,分别对环境中60Co、137Cs放射性源分组测量得到... 针对新兴的能谱核素识别方法在混合放射性核素的噪声环境中存在识别速度慢、准确率较低等问题,提出了基于长短时记忆神经网络(LSTM)的能谱核素识别方法。实验使用溴化镧(LaBr3)晶体探测器,分别对环境中60Co、137Cs放射性源分组测量得到能谱数据集,首先使用数据平滑方法和归一化方法进行数据预处理,然后将能谱数据按时间序列分组以获得可用的输入序列数组,最后训练LSTM模型得到预测结果。通过基于BP神经网络和卷积神经网络(CNN)的两个能谱识别模型进行对比,得到在测试集中平均识别率分别为83.45%和86.21%,而LSTM能谱识别模型平均识别率为93.04%,实验结果表明,该能谱模型在核素识别效果中表现较好,可用于快速的能谱核素识别设备上。 展开更多
关键词 能谱数据 长短时记忆 核素识别 数据平滑 归一化
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大体积NaI(Tl)数字式车载γ能谱仪的研制 被引量:8
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作者 曾国强 杨剑 +3 位作者 魏世龙 张开琪 葛良全 严磊 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第11期2048-2054,共7页
车载γ能谱仪主要应用于区域放射性核素活度测量、放射源搜索及核污染检测,而数字化技术是提高车载γ能谱仪灵敏度与快速响应的有效方法。本文研制了可支持1~5个4L大体积NaI(Tl)的数字式车载γ能谱仪系统。该系统采用数字核脉冲处理... 车载γ能谱仪主要应用于区域放射性核素活度测量、放射源搜索及核污染检测,而数字化技术是提高车载γ能谱仪灵敏度与快速响应的有效方法。本文研制了可支持1~5个4L大体积NaI(Tl)的数字式车载γ能谱仪系统。该系统采用数字核脉冲处理技术独立获取多个NaI(Tl)晶体的能谱,并通过无线WiFi、快速以太网、RS232等3种方式发送谱线数据给军用计算机。本系统在计算机上实现了实时核素识别、数字成图、色差能谱显示、ROI监控、数据回放等功能。结果表明,本系统采用数字技术后提升了车载γ能谱仪的能量分辨率、低能射线识别度和能量线性度,且具备更加稳定精确的数字稳谱效果。该系统不仅可用于放射性资源勘查,也可用于快速核应急、核污染检测、放射源搜索等。 展开更多
关键词 车载γ能谱仪 数字多道 核素识别 数字稳谱
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S-85多道γ谱仪的系统刻度 被引量:1
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作者 张世杰 王崇杰 《辽宁师范大学学报(自然科学版)》 CAS 1991年第4期313-317,共5页
利用γ谱仪能够定量分析样品中的放射性核素及其活度。从γ能谱直接得到的是峰位和峰面积,但实验者需要知道的是能量和活度.因此必须用标准γ源进行系统刻度.本文详细介绍了美国CANBERRA公司的S-85型多道γ谱仪的系统配置,基本性能,能... 利用γ谱仪能够定量分析样品中的放射性核素及其活度。从γ能谱直接得到的是峰位和峰面积,但实验者需要知道的是能量和活度.因此必须用标准γ源进行系统刻度.本文详细介绍了美国CANBERRA公司的S-85型多道γ谱仪的系统配置,基本性能,能量刻度和效率刻度的原理及方法. 展开更多
关键词 Γ谱仪 能量刻度 效率刻度
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基于SVD和SVM的核素识别算法 被引量:6
7
作者 任俊松 张江梅 王坤朋 《兵工自动化》 2017年第5期50-53,共4页
针对基于寻峰方法的γ能谱识别方法对高本底、低探测率的复杂γ能谱解析特征不显著、准确率低等问题,提出一种基于奇异值分解和支持向量机的核素识别算法。通过将1维能谱变换为2维图像,使用奇异值分解提取特征向量,将其作为支持向量机... 针对基于寻峰方法的γ能谱识别方法对高本底、低探测率的复杂γ能谱解析特征不显著、准确率低等问题,提出一种基于奇异值分解和支持向量机的核素识别算法。通过将1维能谱变换为2维图像,使用奇异值分解提取特征向量,将其作为支持向量机的输入构建分类器。实验结果表明:该方法对典型核素的识别率达到98%,并且能识别混合核素样本的组成成分。该方法降低了对探测器精度要求和参数设定的影响,提高了混合核素的识别能力。 展开更多
关键词 奇异值分解 支持向量机 Γ能谱 核素识别
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基于BP神经网络的核素快速识别算法 被引量:5
8
作者 祝美英 袁成前 +2 位作者 刘艳芳 张志鹏 何琳 《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2018年第2期284-288,共5页
研究了基于NaI便携式γ谱仪的核素识别算法,包括能谱光滑去噪、峰位识别、峰边界确定、基于特征峰的核素定性识别。将BP神经网络引入核素识别当中,分别采用全谱识别法和特征向量识别法对核素进行识别。全谱识别法以γ能谱每道计数作为... 研究了基于NaI便携式γ谱仪的核素识别算法,包括能谱光滑去噪、峰位识别、峰边界确定、基于特征峰的核素定性识别。将BP神经网络引入核素识别当中,分别采用全谱识别法和特征向量识别法对核素进行识别。全谱识别法以γ能谱每道计数作为神经网络的输入值,能充分利用能谱数据,提高结果的准确性。特征向量识别法是对能谱进行小波包分解得到频域的若干个特征值,作为神经网络的样本,大大降低了输入维数,提高了训练速度。 展开更多
关键词 核素识别 BP神经网络 全谱识别 特征提取
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基于深度神经网络的放射性废物桶γ能谱解析方法 被引量:5
9
作者 王江玮 顾卫国 +1 位作者 杨桧 王德忠 《核技术》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期51-57,共7页
在核电厂放射性废物桶测量中,为了解决传统γ能谱解析方法存在的核素误识别和峰面积计算精度较差的问题,提出了基于深度神经网络的γ能谱解析方法。深度神经网络以γ能谱全谱数据作为分析对象,无需传统方法的谱线平滑、寻峰等工作。利... 在核电厂放射性废物桶测量中,为了解决传统γ能谱解析方法存在的核素误识别和峰面积计算精度较差的问题,提出了基于深度神经网络的γ能谱解析方法。深度神经网络以γ能谱全谱数据作为分析对象,无需传统方法的谱线平滑、寻峰等工作。利用蒙特卡罗模拟得到的γ谱线作为神经网络的数据集,在秦山核电一期200 L钢桶的三种不同介质内置5种γ源,实验测量获得的γ谱线用于验证。结果发现:神经网络方法能快速识别核素并计算峰面积,精度达到96.47%;对于多核素混合的复杂能谱不会产生核素误识别,对于能谱中弱峰的峰面积计算误差也控制在10%以内。整体而言,基于深度神经网络的γ能谱解析方法适用于放射性废物桶的能谱解析,且解谱精度优于传统方法。 展开更多
关键词 深度神经网络 蒙特卡罗 Γ能谱 核素识别
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基于稀疏表示的核素能谱特征提取及核素识别 被引量:4
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作者 张江梅 季海波 +1 位作者 冯兴华 王坤朋 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期153-157,共5页
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... 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^(241)Am,^(133)Ba,^(60)Co,^(137)Cs,^(131)I和152 Eu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。 展开更多
关键词 伽马能谱 核素识别 稀疏表示 特征提取 模式识别
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Fast nuclide identification based on a sequential Bayesian method 被引量:4
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作者 Xiao-Zhe Li Qing-Xian Zhang +4 位作者 He-Yi Tan Zhi-Qiang Cheng Liang-Quan Ge Guo-Qiang Zeng Wan-Chang Lai 《Nuclear Science and Techniques》 SCIE EI CAS CSCD 2021年第12期116-127,共12页
The rapid identification of radioactive substances in public areas is crucial.However,traditional nuclide identification methods only consider information regarding the full energy peaks of the gamma-ray spectrum and ... The rapid identification of radioactive substances in public areas is crucial.However,traditional nuclide identification methods only consider information regarding the full energy peaks of the gamma-ray spectrum and require long recording times,which lead to long response times.In this paper,a novel identification method using the event mode sequence(EMS)information of target radionuclides is proposed.The EMS of a target radionuclide and natural background radiation were established as two different probabilistic models and a decision function based on Bayesian inference and sequential testing was constructed.The proposed detection scheme individually processes each photon.When a photon is detected and accepted,the corresponding posterior probability distribution parameters are estimated using Bayesian inference and the decision function is updated.Then,value of the decision function is compared to preset detection thresholds to obtain a detection result.Experiments on different target radionuclides(137Cs and 60Co)were performed.The count rates of the regions of interest(ROI)in the backgrounds between[651,671],[1154,1186],and[1310,1350]keV were 2.35,5.14,and 0.57 CPS,respectively.The experimental results demonstrate that the average detection time was 6.0 s for 60Co(with an activity of 80400 Bq)at a distance of 60 cm from the detector.The average detection time was 7 s for 137Cs(with an activity of 131000 Bq)at a distance of 90 cm from the detector.The results demonstrate that the proposed method can detect radioactive substances with low activity. 展开更多
关键词 Natural radiation nuclide identification Sequential testing Nuclear safety
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基于FPGA的卷积神经网络核素识别硬件加速方法研究
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作者 王博 石睿 +2 位作者 刘敏俊 曾雄 王洲 《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2024年第2期334-343,共10页
核素识别是核探测领域研究的关键技术之一,传统基于能谱解谱算法的核素识别仪器,实时性差,功耗较高,限制了实际应用中的识别效率,为了加快对放射性核素定性分析,本文提出了一种基于FPGA的卷积神经网络核素识别硬件加速方法。提出了一种... 核素识别是核探测领域研究的关键技术之一,传统基于能谱解谱算法的核素识别仪器,实时性差,功耗较高,限制了实际应用中的识别效率,为了加快对放射性核素定性分析,本文提出了一种基于FPGA的卷积神经网络核素识别硬件加速方法。提出了一种用于核素分类的轻量型一维卷积神经网络模型,再根据模型卷积层、池化层和全连接层的运算特点,利用并行流水线和加法树等硬件加速策略,将模型部署在Xilinx ZYNQ7020异构芯片中。实验结果表明,在FPGA中,测试集平均识别精度达到98.41%,单次识别耗时1.57 ms,与桌面端CPU相比,该硬件加速方法实现了64倍加速效果,功耗仅为2.115 W。在实际测试实验中,^(137)Cs单源识别精度为98%,^(137)Cs与^(60)Co混合源识别精度达到98.17%。该硬件加速方案满足低延时、低功耗等要求,适合于现场快速核素检测的场景,对便携式核素识别仪器开发具有重要的参考价值。 展开更多
关键词 能谱数据 核素识别 FPGA 卷积神经网络 硬件加速
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基于天然本底^(40)K的单峰稳谱算法研究
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作者 程梓芸 周玉龙 +1 位作者 李林祥 王忠海 《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2024年第3期447-453,共7页
放射性核素的探测与识别在防止核材料扩散、反对核恐怖主义、海关检测以及核事故应急中有着重要应用,是核安全领域中关键的一环。常用的闪烁体探测器(如NaI(Tl)和LaBr_(3)(Ce)探测器)在外部工作环境(如温度、磁场等)变化时会出现能谱漂... 放射性核素的探测与识别在防止核材料扩散、反对核恐怖主义、海关检测以及核事故应急中有着重要应用,是核安全领域中关键的一环。常用的闪烁体探测器(如NaI(Tl)和LaBr_(3)(Ce)探测器)在外部工作环境(如温度、磁场等)变化时会出现能谱漂移现象,导致核素识别结果出错。为了校正探测器在不同温度下测量时发生的谱漂移,研究了一种单峰稳谱算法,该算法利用天然本底中^(40)K1460keV特征峰作为参考峰,对比实测本底谱与数据库中已知不同温度本底谱中^(40)K特征峰位,对实测能谱进行校正。该方法不需要依靠探测器中晶体自身本底特征峰(如LaBr_(3)(Ce)的^(138)La36keV)或者借助外部放射源,因此操作更加方便简单,适用性也更好。本文通过在不同温度下开展测试实验,证明了该方法能够有效地进行稳谱,同时验证了核素识别的准确性。 展开更多
关键词 核素识别 稳谱 能谱漂移
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Nondestructive technique for identifying nuclides using neutron resonance transmission analysis at CSNS Back-n
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作者 Sheng-Da Tang Yong-Hao Chen +72 位作者 Jing-Yu Tang Rui-Rui Fan Qiang Li Gong Li Dong Liu Zheng-Yao Jin Xing-Zhu Cui Tian-Xiang Chen Yi-Wei Yang Rong Liu Han Yi Yang Li Zhen Yang Qi An Hao-Fan Bai Jiang-Bo Bai Jie Bao Ping Cao Qi-Ping Chen Zhen Chen Zeng-Qi Cui An-Chuan Fan Chang-Qing Feng Fan-Zhen Feng Ke-Qing Gao Min-Hao Gu Chang-Cai Han Zi-Jie Han Guo-Zhu He Yong-Cheng He Yang Hong Yi-Wei Hu Han-Xiong Huang Wei-Hua Jia Hao-yu Jiang Wei Jiang Zhi-jie Jiang Ling Kang Bo Li Chao Li Jia-Wen Li Xiao Li Jie Liu Shu-Bin Liu Guang-Yuan Luan Chang-Jun Ning Bin-Bin Qi Jie Ren Zhi-Zhou Ren Xi-Chao Ruan Zhao-Hui Song Kang Sun Zhi-Xin Tan Li-Jiao Wang Peng-Cheng Wang Zhao-Hui Wang Zhong-Wei Wen Xiao-Guang Wu Xuan Wu Li-Kun Xie Yong-Ji Yu Guo-Hui Zhang Lin-Hao Zhang Mo-Han Zhang Qi-Wei Zhang Xian-Peng Zhang Yu-Liang Zhang Yue Zhang Zhi-Yong Zhang Mao-Yuan Zhao Lu-Ping Zhou Zhi-Hao Zhou Ke-Jun Zhu 《Nuclear Science and Techniques》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第1期178-187,共10页
Nondestructive and noninvasive neutron assays are essential applications of neutron techniques.Neutron resonance transmission analysis(NRTA)is a powerful nondestructive method for investigating the elemental compositi... Nondestructive and noninvasive neutron assays are essential applications of neutron techniques.Neutron resonance transmission analysis(NRTA)is a powerful nondestructive method for investigating the elemental composition of an object.The back-streaming neutron line(Back-n)is a newly built time-of-flight facility at the China Spallation Neutron Source(CSNS)that provides neutrons in the eV to 300 MeV range.A feasibility study of the NRTA method for nuclide identification was conducted at the CSNS Back-n via two test experiments.The results demonstrate that it is feasible to identify different elements and isotopes in samples using the NRTA method at Back-n.This study reveals its potential future applications. 展开更多
关键词 CSNS White neutron beam NRTA nuclide identification Nondestructive method
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一种改进粒子群算法优化BP神经网络实现核素识别方法 被引量:4
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作者 刘议聪 朱泓光 宋永强 《兵工自动化》 2016年第4期88-92,共5页
为获得全局最优点,提出一种改进粒子群算法优化BP神经网络实现核素识别方法。该算法用一种动态改变惯性权重与学习因子的自适应方法,优化BP神经网络的阈值与权值,通过训练BP神经网络识别模型得到粒子群的全局最优解,利用最优权值与阈值... 为获得全局最优点,提出一种改进粒子群算法优化BP神经网络实现核素识别方法。该算法用一种动态改变惯性权重与学习因子的自适应方法,优化BP神经网络的阈值与权值,通过训练BP神经网络识别模型得到粒子群的全局最优解,利用最优权值与阈值实现核素识别。分析结果表明:该方法不仅能更快地收敛于最优解,同时能更好地平衡全局搜索和局部搜索能力,有效地改善算法的收敛速度和识别精度。 展开更多
关键词 粒子群算法 核素识别 全局最优点 惯性权重 学习因子
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一种自适应维纳滤波器在γ能谱降噪中的应用
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作者 张嘉伟 聂亚杰 +1 位作者 祁自建 赵宴辉 《辐射防护》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期50-56,共7页
面向便携式γ能谱探测仪开发了一种基于自适应维纳滤波器的降噪算法,相较于五点三阶滤波和重心法为代表的传统γ能谱降噪算法,该算法采用局部估计的方差值作为局部细节的度量方式实现了降噪算法的自适应调节。经仿真信号与实测数据验证... 面向便携式γ能谱探测仪开发了一种基于自适应维纳滤波器的降噪算法,相较于五点三阶滤波和重心法为代表的传统γ能谱降噪算法,该算法采用局部估计的方差值作为局部细节的度量方式实现了降噪算法的自适应调节。经仿真信号与实测数据验证,基于自适应维纳滤波器的降噪算法相较于五点三阶滤波和重心法,在保留γ能谱特征信息的前提下具有运行速度快、降噪效果好且不失真的优势,在便携式γ能谱探测仪的能谱降噪处理中具有一定的应用潜力。 展开更多
关键词 自适应维纳滤波 降噪 谱光滑 核素识别 γ能谱分析
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10B-doped MCP detector developed for neutron resonance imaging at Back-n white neutron source
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作者 Qiang Li Li‑Jiao Wang +70 位作者 Jing‑Yu Tang Xiang‑Biao Qiu Zhen Chen Mao‑Yuan Zhao Chang‑Jun Ning Kai Pan Wei Xu Tao Li Su‑Peng Lu Han Yi Rui‑Rui Fan Chang‑Qing Feng Rong Zhang Xiao‑Yang Sun Qi An Hao‑Fan Bai Jiang‑Bo Bai Jie Bao Ping Cao Qi‑Ping Chen Yong‑Hao Chen Zeng‑Qi Cui An‑Chuan Fan Fan‑Zhen Feng Min‑Hao Gu Chang‑Cai Han Zi‑Jie Han Guo‑Zhu He Yong‑Cheng He Yang Hong Yi‑Wei Hu Han‑Xiong Huang Wei Jiang Zhi‑Jie Jiang Zheng‑Yao Jin Ling Kang Bo Li Gong Li Xiao Li Yang Li Jie Liu Rong Liu Shu‑Bin Liu Yi‑Na Liu Guang‑Yuan Luan Jie Ren Zhi‑Zhou Ren Xi‑Chao Ruan Zhao‑Hui Song Kang Sun Zhi‑Xin Tan Sheng‑Da Tang Jin‑Cheng Wang Peng‑Cheng Wang Zhao‑Hui Wang Zhong‑Wei Wen Xiao‑Guang Wu Xuan Wu Cong Xia Yong‑Ji Yu Guo‑Hui Zhang Hang‑Chang Zhang Lin‑Hao Zhang Qi‑Wei Zhang Xian‑Peng Zhang Yu‑Liang Zhang Yue Zhang Zhi‑Yong Zhang Zhi‑Hao Zhou Ke‑Jun Zhu Chong Zou 《Nuclear Science and Techniques》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第8期58-68,共11页
Neutron resonance imaging(NRI)has recently emerged as an appealing technique for neutron radiography.Its complexity surpasses that of conventional transmission imaging,as it requires a high demand for both a neutron s... Neutron resonance imaging(NRI)has recently emerged as an appealing technique for neutron radiography.Its complexity surpasses that of conventional transmission imaging,as it requires a high demand for both a neutron source and detector.Consequently,the progression of NRI technology has been sluggish since its inception in the 1980s,particularly considering the limited studies analyzing the neutron energy range above keV.The white neutron source(Back-n)at the China Spallation Neutron Source(CSNS)provides favorable beam conditions for the development of the NRI technique over a wide neutron energy range from eV to MeV.Neutron-sensitive microchannel plates(MCP)have emerged as a cutting-edge tool in the field of neutron detection owing to their high temporal and spatial resolutions,high detection efficiency,and low noise.In this study,we report the development of a 10B-doped MCP detector,along with its associated electronics,data processing system,and NRI experiments at the Back-n.Individual heavy elements such as gold,silver,tungsten,and indium can be easily identified in the transmission images by their characteristic resonance peaks in the 1–100 eV energy range;the more difficult medium-weight elements such as iron,copper,and aluminum with resonance peaks in the 1–100 keV energy range can also be identified.In particular,results in the neutron energy range of dozens of keV(Aluminum)are reported here for the first time. 展开更多
关键词 Neutron resonance imaging 10B doped MCP detector White neutron source Sample nuclide identification
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人工神经网络解析CdZnTe探测器γ谱 被引量:4
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作者 艾宪芸 魏义祥 肖无云 《核电子学与探测技术》 CAS CSCD 北大核心 2005年第6期626-629,共4页
半导体CdZnTe探测器具有体积小、分辨率高、可在室温下工作等优点而适用于野外便携式γ谱仪系统。由于CdZnTe晶体内电荷收集不完全导致γ谱产生低能尾巴,因而增加了常规谱解析的难度。采用了人工神经网络方法进行全γ谱法定性定量分析,... 半导体CdZnTe探测器具有体积小、分辨率高、可在室温下工作等优点而适用于野外便携式γ谱仪系统。由于CdZnTe晶体内电荷收集不完全导致γ谱产生低能尾巴,因而增加了常规谱解析的难度。采用了人工神经网络方法进行全γ谱法定性定量分析,可以充分利用γ谱所含信息,迅速准确地得出结果,避免了采用常规谱解析方法时低能尾巴对峰形拟合的影响。 展开更多
关键词 CdZnTe探测器 人工神经网络 Γ能谱 核素识别
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基于支持向量机的复杂核素能谱识别 被引量:3
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作者 张江梅 任俊松 +3 位作者 李培培 王坤朋 霍建文 朱庆平 《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2016年第8期856-861,共6页
针对传统γ能谱识别方法对高本底、低分辨率的复杂γ谱解析效果不明显、准确率低等问题,提出了一种基于支持向量机的核素识别方法。通过能谱预处理方法,获取能谱特征信息,将核素库的建立与分类器的构造相结合,使用实际能谱进行验证。通... 针对传统γ能谱识别方法对高本底、低分辨率的复杂γ谱解析效果不明显、准确率低等问题,提出了一种基于支持向量机的核素识别方法。通过能谱预处理方法,获取能谱特征信息,将核素库的建立与分类器的构造相结合,使用实际能谱进行验证。通过谱仪对3种核素的不同组合进行能谱实测,实验结果表明,通过支持向量机的分类方法,对实测混合核素的识别准确率达到94%以上。 展开更多
关键词 支持向量机 Γ能谱 核素识别 混合核素
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基于人工神经网络的核素识别方法 被引量:1
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作者 贺楠 吕会议 +3 位作者 王波 何嵘 竹文坤 袁长迎 《兵工自动化》 2022年第3期91-96,共6页
针对传统核素识别方法不具有强适应性导致识别率降低的问题,建立基于反向传播(back propagation,BP)神经网络的核素识别预测模型。以镅、镉、钚、氡、钯、钴、铯7种核素的实测信号为例进行仿真模拟,建立核素识别模型。结果表明:该模型... 针对传统核素识别方法不具有强适应性导致识别率降低的问题,建立基于反向传播(back propagation,BP)神经网络的核素识别预测模型。以镅、镉、钚、氡、钯、钴、铯7种核素的实测信号为例进行仿真模拟,建立核素识别模型。结果表明:该模型能快速准确地识别上述核素,应用前景广泛。 展开更多
关键词 BP神经网络 核素 核素识别 信号
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