【摘 要】
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γ谱测量的最终目的是根据所测得的脉冲幅度谱,通过数据处理分析方法求出待测样品中各种放射性核素的种类和含量。文章基于LM算法BP神经网络,提出了一种放射性核素识别方法,
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γ谱测量的最终目的是根据所测得的脉冲幅度谱,通过数据处理分析方法求出待测样品中各种放射性核素的种类和含量。文章基于LM算法BP神经网络,提出了一种放射性核素识别方法,并将其与FR算法进行对比。通过MATLAB仿真结果表明,基于LM算法BP神经网络对于放射性核素的识别效果非常好,识别率可达99%。通过与FR算法对比分析,LM算法放射性核素识别模型更精确,性能更好,应用于放射性核素的识别非常理想。
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