基于支持向量机的快速核素识别方法研究

摘要：

针对传统γ能谱核素识别算法在较低放射性水平下的情况下存在核素识别慢，对相干核素识别效果差的问题，基于统计学习理论提出了基于支持向量机的快速核素识别方法。本方法一方面通过对峰位确定方法改进来提高特征量提取的精确度，去除γ能谱中重叠峰对相干核素识别中的影响，另一方面使用支持向量机方法实现核素的快速分类。通过与传统方法的比对，新方法在识别相干核素方面达到了很好的识别效果。

关键词：核素识别、支持向量机、B样条平滑

分类号：TP181(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61202044；四川省科技厅资助项目2010GZ0134

在线出版日期：2014-02-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：355-358,362