基于神经网络的人工放射性气溶胶中氡子体扣除算法

发布时间：2018-03-14 23:02

  本文选题：气溶胶　切入点：氡子体　出处：《核技术》2017年09期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：介绍和分析了人工放射性气溶胶在线监测仪氡子体扣除算法中比例系数扣除法,现有算法存在分类粗糙、扣除准确度不高以及适应性不强等不足。为进一步提高扣除的准确度,降低检测限,提出了利用聚类分析先对谱线进行分类,然后在每个类中利用神经网络进行计算,最后进行扣除的方法。测试结果证明了聚类分析和神经网络扣除方法均能明显降低人工放射性气溶胶在线监测仪的检测限。
[Abstract]:This paper introduces and analyzes the proportion coefficient deduction method in radon daughter deduction algorithm of artificial radioaerosol on-line monitor. The existing algorithms are rough in classification, low in deduction accuracy and weak in adaptability. In order to reduce the detection limit, clustering analysis is used to classify spectral lines first, and then neural networks are used to calculate the spectrum lines in each class. The test results show that both clustering analysis and neural network deduction can obviously reduce the detection limit of artificial radioaerosol on-line monitor.
【作者单位】： 四川省辐射环境管理监测中心站;成都理工大学地学核技术四川省重点实验室;中广核久源(成都)科技有限公司;
【基金】：国家自然科学基金(No.41474159) 国家863计划项目(No.2012AA061803) 四川省科技厅青年基金项目(No.2015JQ0035)资助~~
【分类号】：TL751

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本文编号：1613303