BP神经网络应用于γ能谱分析的初步研究
提出一种利用BP神经网络进行γ能谱分析的方法,以PGNAA煤质成分检测装置为测量平台,用蒙卡软件模拟得到煤炭谱库数据作为训练和测试数据,通过Matlab神经网络工具箱中的BP网络函数建立γ能谱分析模型,网络输入为1024道γ能谱数据,网络输出为煤样中13种元素质量百分比.结果表明,神经网络隐含层的结构对网络模型的训练效果有较大影响;在双隐含层结构(100,300)设置下,420组训练数据平均绝对误差MAE为0.000455％,均方误差MSE为1.733E-10,网络训练输出和目标输出准确度较高;26组网络测试数据平均绝对误差MAE为0.716％,均方误差MSE为1.038E-4.
γ能谱 测量平台 BP神经网络 蒙卡软件模拟
张皓嘉 凌永生 贾文宝 黑大千 单卿
南京航空航天大学材料科学与技术学院,江苏南京 211100;江苏省高校放射医学协同创新中心,江苏苏州 215123
国内会议
山东曲阜
中文
1-9
2015-06-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）