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基于神经网络的快速核素识别与低本底解谱算法研究

摘要第4-5页
abstract第5-6页
第一章 绪论第16-23页
    1.1 研究背景及意义第16页
    1.2 国内外研究现状第16-21页
        1.2.1 基于神经网络的快速核素识别算法第16-18页
        1.2.2 低本底解谱算法第18-20页
        1.2.3 模糊逻辑核素识别算法第20-21页
    1.3 本文研究的主要内容第21-23页
第二章 γ能谱数据预处理方法及算法性能评价指标第23-33页
    2.1 γ能谱测量原理第23-25页
        2.1.1 γ探测器原理第23-24页
        2.1.2 NaI(Tl)探测器原理第24页
        2.1.3 γ能谱数据测量装置第24-25页
    2.2 γ能谱数据平滑第25-28页
        2.2.1 五种平滑算法基本原理第25-26页
        2.2.2 平滑算法的选定第26-28页
    2.3 γ能谱数据本底扣除第28-29页
        2.3.1 天然本底扣除方法第28页
        2.3.2 SNIP连续本底扣除方法第28-29页
    2.4 算法性能评价指标第29-32页
    2.5 本章小结第32-33页
第三章 基于DCT与BPNN的快速核素识别算法第33-45页
    3.1 快速核素识别算法流程第33-34页
    3.2 特征提取方法第34页
    3.3 BPNN模型搭建第34-35页
    3.4 快速核素识别算法性能测试第35-44页
        3.4.1 BP神经网络训练第36-37页
        3.4.2 探测时间、核素活度与探测距离的影响第37-40页
        3.4.3 探测时间、核素活度与探测距离对特征提取稳定性的影响第40-41页
        3.4.4 运动源的影响第41-42页
        3.4.5 核素个数与γ屏蔽物的影响第42-44页
    3.5 本章小结第44-45页
第四章 基于近似系数与DBN的能谱分析算法第45-59页
    4.1 能谱分析算法流程第45-46页
    4.2 近似系数提取方法第46-47页
    4.3 DBN模型搭建第47-49页
    4.4 能谱分析算法性能测试第49-58页
        4.4.1 DBN训练第49-50页
        4.4.2 探测时间的影响第50-52页
        4.4.3 核素个数的影响第52-53页
        4.4.4 探测距离的影响第53-55页
        4.4.5 运动源的影响第55-58页
    4.5 本章小结第58-59页
第五章 基于WHT与SAE快速核素识别算法第59-70页
    5.1 快速核素识别算法流程第59-60页
    5.2 WHT系数提取方法第60页
    5.3 SAE模型搭建第60-62页
    5.4 快速核素识别算法性能测试第62-69页
        5.4.1 SAE训练第63-64页
        5.4.2 探测时间的影响第64页
        5.4.3 核素个数的影响第64-65页
        5.4.4 探测距离的影响第65-67页
        5.4.5 运动核素的影响第67-69页
    5.5 本章小结第69-70页
第六章 基于R-L去卷积与模糊逻辑的低本底解谱算法第70-90页
    6.1 低本底解谱算法流程第70-71页
    6.2 R-L去卷积方法设置第71-72页
    6.3 寻峰方法设计第72页
    6.4 模糊逻辑核素推理系统搭建第72-74页
    6.5 低本底解谱算法性能测试第74-89页
        6.5.1 模拟γ谱分解性能第74-76页
        6.5.2 分辨率增强性能第76-77页
        6.5.3 混合γ谱分解性能第77-78页
        6.5.4 不同探测时间下天然本底γ谱核素识别性能第78-83页
        6.5.5 不同探测距离下60Co+137Cs能谱核素识别性能第83-89页
    6.6 本章小结第89-90页
第七章 总结与展望第90-92页
    7.1 工作总结第90-91页
    7.2 工作展望第91-92页
参考文献第92-98页
致谢第98-99页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第99页

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