基于遗传算法的核材料γ能谱分析技术研究

摘要	第1-4页
Abstract	第4-8页
1 绪论	第8-15页
·研究的意义	第8-10页
·研究现状	第10-15页
·峰面积法简介	第10-13页
·剥谱法简介	第13页
·逆矩阵法简介	第13-14页
·曲线拟合法简介	第14-15页
2 γ能谱的分析原理	第15-29页
·γ射线与物质之间的相互作用	第15-20页
·光电效应	第15-17页
·康普顿效应	第17-19页
·电子对效应	第19-20页
·γ能谱仪简介	第20-22页
·NaI(Tl)闪烁谱仪	第20-21页
·Ge(Li)半导体谱仪	第21-22页
·γ能谱的形成机制	第22-23页
·γ能谱的数据分析	第23-29页
·能量刻度	第24页
·效率刻度	第24-25页
·简单的核素γ能谱的分析	第25页
·多种核素γ能谱的分析	第25-29页
3 基于遗传算法的γ能谱分析	第29-34页
·遗传算法	第29页
·建立目标函数	第29-31页
·漂移和伸缩修正	第30页
·相关系数修正	第30-31页
·参数的编码与解码	第31页
·初始种群的选择	第31页
·应用遗传算法求解	第31-34页
·遗传操作	第31-32页
·编程实现算法	第32-34页
4 方法的实验验证及性能测试	第34-48页
·Monte Carlo 模拟γ能谱分析	第34-38页
·Monte Carlo 方法的概述	第34页
·Monte Carlo 方法模拟点状放射源	第34页
·Monte Carlo 方法模拟圆柱形放射源	第34-35页
·组合放射源γ能谱分析	第35-38页
·方法性能测试	第38-44页
·定量分析下限	第38-43页
·能量分辨率	第43-44页
·实测γ能谱分析	第44-48页
结论	第48-49页
参考文献	第49-51页
致谢	第51页