基于支持向量机的快速核素识别方法研究
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。
核素识别、支持向量机、B样条平滑
TP181(自动化基础理论)
国家自然科学基金资助项目61202044;四川省科技厅资助项目2010GZ0134
2014-02-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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355-358,362