BP神经网络方法在α粒子能谱分析中的应用

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• 责任者：王旭^c成都理工大学^d1989^e硕士研究生 ; 庹先国^c地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室 ; 石睿 ; 王琦标 ; 杨剑波^c成都理工大学地球探测与信息技术教育部重点实验室
• 刊名：金属矿山
• 出版年：2014
• 卷期：^b4总454
• 页码：121～124
• 索书号：P706/360
• 图表：^c表2参10插图
• 文摘期号：2014/10

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。