BP神经网络方法在α粒子能谱分析中的应用

摘要：

针对α能谱低能拖尾现象严重、采用数学函数拟合时参数意义模糊等问题,提出将BP神经网络方法应用于α能谱分析工作中.通过搭建基于MATLAB平台的BP神经网络模型,分别进行α谱线预测和元素种类判断.首先选取可以表征能谱信息的参数作为输入,利用网络强大非线性映射功能,实现对α能谱的预测.其次以能谱全谱信息作为输入,通过对输入的数据信息进行归纳分类,判断出核素的种类.实验将预测谱线与原始能谱对比,其相关系数在0.99以上,残差范围在2％左右波动,能准确预测出α能谱.在核素种类的预测结果中,以低于1％的误差准确对实验中的两种核素进行判断.分析表明,神经网络具有准确、简单等优点,能较好地应用于α能谱分析工作中.

关键词：α能谱、BP神经网络、预测、分类

分类号：TP183;P575.4(自动化基础理论)

资助基金：国家杰出青年科学基金项目41025015;国家高技术研究发展计划863计划项目2012AA063501;国家自然科学基金项目41374112;核退役与核废物处置四川省青年科技创新研究团队项目2011JTD0013;成都理工大学优秀创新团队培育计划项目CDUTHY0084

在线出版日期：2014-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：121-124