作为一种辐射指纹,γ能谱可以用来识别核材料的类型或个体。因此,γ能谱指纹识别技术在核安全保障领域得到越来越广泛的应用,特别是在核武器核查中发挥着重要作用。γ能谱指纹特征提取是γ能谱指纹识别过程中重要的技术环节,同时也是屏蔽相关敏感信息的主要技术手段。因此研究γ能谱指纹特征提取具有重要的实际意义。本文提出了采用自适应网络模糊推理系统（Adaptive Network-based Fuzzy Inference System-ANFIS）对γ能谱指纹进行二次特征提取的方法。首先建立一级ANFIS系统,并对γ能谱指纹进行仿真,提取ANFIS的后件参数建立训练样本集,然后利用一级ANFIS后件参数训练样本集对二级ANFIS进行训练,并提取二级ANFIS的后件参数作为γ能谱指纹的识别特征。为验证方法的有效性,本文做了如下具体研究工作:（1）利用²⁴¹Am、⁶⁰Co、¹³⁷Cs、²²Na和¹⁵²Eu放射源及其组合模拟不同类型和同一类型不同个体的核材料,并进行γ能谱指纹采集;（2）对上述模拟核材料γ能谱指纹进行特征提取;（3）采用最大隶属原则对上述核材料进行识别,包括类型识别,个体识别及差异甚微γ能谱指纹识别。研究结果表明,采用两级ANFIS对γ能谱指纹进行二次特征提取是可行的,对核材料的类型识别、个体识别及差异甚微γ能谱指纹识别均是有效的。同时,对γ能谱指纹中的敏感信息具有较好的屏蔽作用。另外,由于仿真过程中,ANFIS具有消噪作用,利用ANFIS进行特征提取可以不必对γ能谱指纹做消噪预处理。