【摘 要】
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核事故发生后,为快速评估事故严重程度,需要对源项释放率进行估算。本文选取I-131,Cs-137,Xe-133和Kr-85四种核素的释放率为目标信号,利用Matlab建立基于BP神经网络的核事故
【机 构】
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南京航空航天大学材料科学与技术学院,江苏省高校放射医学协同创新中心
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核事故发生后,为快速评估事故严重程度,需要对源项释放率进行估算。本文选取I-131,Cs-137,Xe-133和Kr-85四种核素的释放率为目标信号,利用Matlab建立基于BP神经网络的核事故四核素源项反演模型。计算结果表明,在单隐层节点数为5~60范围内,训练均方差随节点数增加先减小后增大,在节点数为25时达到最小值41.1%。学习速率在0.01~0.2范围内时,增大学习率可减小训练均方差与各核素相对误差。对单隐层节点数为25,学习速率为0.2的训练结果进行测试,4种核素的源项估计相对误差分别为56.
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