基于自适应邻域粒子群算法的γ谱定量分析

摘要：

根据γ能谱仪系统的线性叠加原理,提出了一种基于全谱特征的能谱定量分析算法:自适应邻域粒子群算法(AN-PSO).使用Monte Carlo和有限元分析方法模拟了碲锌镉(CZT)探测器的γ射线能谱,并构建了模拟γ标准能谱库.然后利用提出的算法对CZT探测器的模拟γ能谱以及实测谱进行了分析.研究结果表明,上述算法对模拟γ能谱的核素活度平均分析误差为2.46%,对实测谱的核素活度平均分析误差为 7.82%.且该算法不受重峰影响,对弱峰也具有一定的识别能力.

关键词：自适应邻域、粒子群算法、蒙特卡洛模拟

所属期刊栏目：40

分类号：TP301.6;TP391.9(计算技术、计算机技术)

资助基金：四川省重大科技专项基金2020ZDZX0007

在线出版日期：2023-11-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：296-302