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卷积神经网络在复杂核素识别中的应用 被引量:7
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作者 胡浩行 张江梅 +1 位作者 王坤朋 冯兴华 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第10期154-156,160,共4页
针对传统核素识别方法对高本底、低探测率的复杂伽马能谱存在特征提取困难、建模复杂以及识别率低等问题,提出了一种使用卷积神经网络(CNN)进行核素识别的方法。利用CNN可自适应、隐式地提取图像特征并进行分类学习的特点,搭建多层卷积... 针对传统核素识别方法对高本底、低探测率的复杂伽马能谱存在特征提取困难、建模复杂以及识别率低等问题,提出了一种使用卷积神经网络(CNN)进行核素识别的方法。利用CNN可自适应、隐式地提取图像特征并进行分类学习的特点,搭建多层卷积神经网络的核素识别模型,通过网络模型特征提取层和分类器的训练,获取深层次的核素特征描述,实现多核素识别。基于蒙特卡洛分析软件Geant4仿真数据进行了对比分析实验,结果表明:本文提出的方法其时间复杂度为O(n^2),所提方法避免了复杂的显式特征提取过程,能够对IAEA规定的部分常见单一及混合核素实时地多核素识别。 展开更多
关键词 伽马能谱 核素识别 卷积神经网络 深层特征 自适应提取
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核素识别仪中的自适应变换宽度SNIP算法开发
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作者 高妍 曾国强 +5 位作者 顾民 严磊 罗明涛 侯杨 朱珠 唐伟 《核技术》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期30-34,共5页
研究了一种应用于γ散射本底扣除的改进型非线性迭代剥峰算法(Statistics-sensitive Nonlinear Iterative Peak-clipping,SNIP)方法,该方法拟合了峰宽与能量的关系,并通过该关系实时获取峰宽,实现了变换宽度自适应,改善了固定峰宽无法... 研究了一种应用于γ散射本底扣除的改进型非线性迭代剥峰算法(Statistics-sensitive Nonlinear Iterative Peak-clipping,SNIP)方法,该方法拟合了峰宽与能量的关系,并通过该关系实时获取峰宽,实现了变换宽度自适应,改善了固定峰宽无法对全谱的散射本底进行准确扣除的缺陷。实验结果表明:本文提出的自适应变换峰宽SNIP算法结构简单,动态效果好,与传统和其他改进的SNIP算法相比,γ能谱的散射本底扣除效果得到了进一步改善,并可以达到优化核素识别的效果,为核素识别方法提供了更多的选择。 展开更多
关键词 散射本底扣除 改进型SNIP算法 自适应宽度 核素识别
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基于模糊逻辑的γ能谱核素识别 被引量:11
3
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
原文传递
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
6
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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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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基于稀疏表示的核素能谱特征提取及核素识别 被引量:4
9
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
11
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
12
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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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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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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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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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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Novel algorithm for detection and identification of radioactive materials in an urban environment 被引量:1
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作者 Hao-Lin Liu Hai-Bo Ji +3 位作者 Jiang-Mei Zhang Jing Lu Cao-Lin Zhang Xing-Hua Feng 《Nuclear Science and Techniques》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第10期103-116,共14页
This study introduces a novel algorithm to detect and identify radioactive materials in urban settings using time-series detector response data. To address the challenges posed by varying backgrounds and to enhance th... This study introduces a novel algorithm to detect and identify radioactive materials in urban settings using time-series detector response data. To address the challenges posed by varying backgrounds and to enhance the quality and reliability of the energy spectrum data, we devised a temporal energy window. This partitioned the time-series detector response data, resulting in energy spectra that emphasize the vital information pertaining to radioactive materials. We then extracted characteristic features of these energy spectra, relying on the formation mechanism and measurement principles of the gammaray instrument spectrum. These features encompassed aggregated counts, peak-to-flat ratios, and peak-to-peak ratios. This methodology not only simplified the interpretation of the energy spectra's physical significance but also eliminated the necessity for peak searching and individual peak analyses. Given the requirements of imbalanced multi-classification, we created a detection and identification model using a weighted k-nearest neighbors(KNN) framework. This model recognized that energy spectra of identical radioactive materials exhibit minimal inter-class similarity. Consequently, it considerably boosted the classification accuracy of minority classes, enhancing the classifier's overall efficacy. We also executed a series of comparative experiments. Established methods for radionuclide identification classification, such as standard KNN, support vector machine, Bayesian network, and random tree, were used for comparison purposes. Our proposed algorithm realized an F1 measure of 0.9868 on the time-series detector response data, reflecting a minimum enhancement of 0.3% in comparison with other techniques. The results conclusively show that our algorithm outperforms others when applied to time-series detector response data in urban contexts. 展开更多
关键词 Gamma-ray spectral analysis nuclide identification Urban environment Temporal energy window Peakratio spectrum analysis Weighted KNN
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基于溴化镧(LaBr_(3))探测器的无人机在口岸货场放射性检测中的应用 被引量:1
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作者 万永亮 铁列克·波拉夏克 +2 位作者 李准 成智威 凯依赛尔·阿布都外力 《辐射防护》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期490-494,共5页
详细介绍了配备溴化镧探测器的无人机放射性检测系统的组成,并对能量进行校准,对能量分辨率、本底进行了测试。应用蒙特卡罗方法计算系统测量点源探测效率和土壤体源转换系数,计算了其测量时间1500 s对点源和体源的最小可探测活度。结... 详细介绍了配备溴化镧探测器的无人机放射性检测系统的组成,并对能量进行校准,对能量分辨率、本底进行了测试。应用蒙特卡罗方法计算系统测量点源探测效率和土壤体源转换系数,计算了其测量时间1500 s对点源和体源的最小可探测活度。结果表明,该系统对^(137)Cs 661.7 keV的分辨率达到2.75%,测量时间1500 s对^(137)Cs点源和体源的最小可探测活度分别为2.37 kBq、3.77 Bq/kg。现场实际应用表明,该系统能够应用于口岸货场中放射性检测工作。 展开更多
关键词 溴化镧 放射性检测 远距离遥控 核素识别
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基于PGNAA的化学武器识别 被引量:2
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作者 汤亚军 贾文宝 +6 位作者 黑大千 李佳桐 程璨 蔡平坤 孙爱赟 赵冬 胡强 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期3653-3658,共6页
未知化学武器弹药的定性识别在犀护社会安全方面是十分重要的,可指导化学武器的分类处理。瞬发伽马射线中子活化分析(PGNAA)技术利用分析活化产生的伽马射线能谱可以实现对物质中元素的无损,快速检测,在化学武器识别中具有独特的优势。... 未知化学武器弹药的定性识别在犀护社会安全方面是十分重要的,可指导化学武器的分类处理。瞬发伽马射线中子活化分析(PGNAA)技术利用分析活化产生的伽马射线能谱可以实现对物质中元素的无损,快速检测,在化学武器识别中具有独特的优势。因此,本研究基于PGNAA技术进行了化学武器弹药类型识别装置的设计,同时使用逻辑树判别方法对化学武器样品进行定性分析。首先,基于高纯锗(HPGe)探测器与Cf-252中子源,使用蒙特卡罗MCNP程序对装置结构进行设计优化,主要包括中子源容器尺寸、伽马屏蔽体厚度以及探测器相对位置等。为了最大化样品活化产生的特征伽马射线,需要提高样品位置处的热中子通量,采用聚乙烯作为慢化体,模拟结果显示聚乙烯厚度达到6 cm,宽度达到12 cm时,样品中热中子通量达到较高水平。为了降低周围材料活化噪声的干扰,选择铅作为屏蔽结构,模拟显示铅屏蔽厚度达到5 cm时,可满足屏蔽要求。同时,探测器与样品之间的距离也会影响对伽马射线的探测,最终模拟确定探测器与样品之间的距离为28 cm时,特征信号计数最高。根据优化结果搭建测量装置,使用分析纯试剂根据真实化学武器元素含量配制化学武器模拟样品,通过对5种化学武器模拟样品的测量获得伽马能谱。对能谱中的特征峰处理过程中,基于特征峰对元素进行分析,针对计数统计性较好的元素(如H,Cl,S)的特征峰,使用高斯及多项式拟合的方式对特征峰处的高能量康普顿平台进行扣除,获得特征伽马射线的全能峰信息。而对统计性较差的元素特征峰(如N元素的10.829 MeV),采用能量区间加和法,对该能量下的全能峰至单逃逸峰之间的计数求和,进而可确定该元素在样品中的存在情况,最后利用建立的逻辑树判别方法根据元素存在信息对样品类型进行判别。实验结果表明,利用该优化的 展开更多
关键词 化学武器 PGNAA 核素识别 装置优化设计 特征峰拟合分析
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快速核素识别仪设计 被引量:2
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作者 李强 庹先国 +1 位作者 石睿 姚晓雨 《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2018年第2期278-283,共6页
设计了基于FPGA的快速核素识别仪。系统以Altera的EP2C8Q208C8N为核心,集成CH158-06型NaI(Tl)闪烁探测器,ATK-S1216F8-BDGPS/北斗定位模块;24 V锂电池组为整个系统持续供电;高速转换芯片采用AD9235;FPGA内部模块使用Verilog语言进行设计... 设计了基于FPGA的快速核素识别仪。系统以Altera的EP2C8Q208C8N为核心,集成CH158-06型NaI(Tl)闪烁探测器,ATK-S1216F8-BDGPS/北斗定位模块;24 V锂电池组为整个系统持续供电;高速转换芯片采用AD9235;FPGA内部模块使用Verilog语言进行设计;采用安卓系统终端作为信息显示载体;硬件部分通过CH-05蓝牙模块与终端实现无线通信;能谱显示软件使用Java语言进行编写。测试结果表明:仪器工作稳定可靠,达到设计目标。 展开更多
关键词 核素识别 ADC NaI(Tl) FPGA
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