基于E3P神经网络的相同几何形状等质量铀部件235U丰度判定

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针对相同几何形状、等质量、不同丰度的金属铀部件,采用252Cf源驱动噪声分析法来获得中子时间关联计数.通过对中子时间关联计数的分析、处理,确定特征参数.采用BP神经网络方法通过一定数量的训练后,对未知丰度的金属铀部件进行判定.结果 显示,采用BP神经网络方法可以对金属铀部件的丰度进行有效地判定.该方法可应用于金属铀部件身份认证工作.
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