基于模糊逻辑的γ能谱核素识别  被引量:11

Fuzzy logic based nuclide identification for γ ray spectra

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作  者:王一鸣[1] 魏义祥[1] 

机构地区:[1]清华大学工程物理系,粒子技术与辐射成像教育部重点实验室,北京100084

出  处:《清华大学学报(自然科学版)》2012年第12期1736-1740,共5页Journal of Tsinghua University(Science and Technology)

基  金:国家自然科学基金资助项目(11175101)

摘  要:针对复杂γ能谱解析提出了一种基于模糊逻辑的特征峰判断及核素识别方法。该方法利用寻峰过程获得的多方位峰信息,通过模糊规则对各类峰进行准确分类,提取出其中的γ特征峰;在核素识别环节,从核素出发使用最显著特征峰进行初步筛选,根据特征峰数量对核素进行分类识别,并借助模糊隶属函数计算核素置信度。该方法通过了HPGe探测器实测能谱的测试,并与2套成熟算法的处理结果进行了对比,在识别效率与准确性上均体现出较好的效果。A fuzzy logic based algorithm for characteristic peak discrimination and nuclide identification was developed for complex γ ray spectra analyses. Various types of peaks are classified using fuzzy rules. A preliminary filtering process is used to improve the identification efficiency, with the recognition results presented in the form of a nuclide confidence estimated from the fuzzy membership function. This algorithm was validated using γ ray spectra from HPGe detectors. The results show that this algorithm is more efficient and accurate than two other sophisticated algorithms.

关 键 词:Γ能谱 核素识别 模糊逻辑 

分 类 号:TL817.2[核科学技术—核技术及应用]

 

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