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利用自相关函数与平稳小波变换的犆犳源驱动核材料质量识别方法
第 卷第 期 强 激 光 与 粒 子 束 ,
23 10 Vol.23 No.10
年 月 ,
2011 10 HIGH POWERLASERANDPARTICLEBEAMS Oct. 2011
文章编号: ( ) 研究快报
10014322201110255703
利用自相关函数与平稳小波变换的
252犆犳源驱动核材料质量识别方法
冯 鹏, 刘思远, 金 晶
(重庆大学 光电技术及系统教育部重点实验室,重庆 400044)
252 252
摘 要: 以 中子源驱动噪声分析测量法为依据,利用中子脉冲信号自相关函数与被测核材料( )
Cf U
质量的关系,设计了一种基于神经网络的核材料质量识别方法,探索借助时域特征进行质量识别的有效性。利
用平稳小波变换抑制中子统计涨落对自相关函数带来的影响,利用分布式 Elman神经网络对不同质量核材料
的自相关函数样本进行训练和识别,并研究了有限样本前提下不同子网个数对最终识别结果所造成的影响。
对 种核材料质量共计 组样本进行的实验,结果表明:在理想实验条件下,平稳小波变换抑制了统计涨落
4 120
对信号自相关函数的影响;分布式 Elman神经网络能够较好地识别自相关函数的特征,分辨不同质量的核材
料,平均识别误差小于0.1。
关键词: 252Cf中子源驱动噪声分析法; 核材料识别; 自相关函数; 神经网络; 平稳小波变换
中图分类号: 文献标志码: : /
TL99 A 犱狅犻10.3788HPLP2557
[ ]
252 12
以 中子源驱动(中子轰击下发生链式核裂变反应)噪声分析测量法为依据 ,借助于所构建的 通
Cf 3
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35
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