稀疏表示与多任务学习的复杂核素识别

张江梅; 季海波; 王坤朋; 冯兴华

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稀疏表示与多任务学习的复杂核素识别

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为提高核探测器在复杂环境下测量的适应性,提出了一种能谱校正和核素识别方法.针对核信号探测过程中,由于环境温度的交替变化会出现γ能谱偏移导致多核素识别率低的问题,提出了一种基于稀疏表示和多任务学习的核素识别方法.首先建立一个用于描述环境变量对于当前测量能谱影响的迁移矩阵,其次对测量能谱进行建模,该模型可以表示为标准能谱中独立核素能谱的瞬时叠加,由此核素识别问题就转化为多种核素能谱稀疏分解的问题,为求解该非凸优化问题采用交替方向乘子法(ADMM)的多任务学习方法同时优化迁移矩阵并进行稀疏分解,实现多核素识别.为验证该方法的可行性和有效性,利用高低温交变试验箱对CsI(Tl)探测器的测量环境进行模拟,分别测量得到11种核素和典型混合核素的实际放射性元素能谱数据,以及基于蒙特卡洛分析软件Geant4仿真IAEA规定的27种核素的单一与混合核素数据进行实验.结果表明,提出的方法即使在温度为:-20℃～50℃的环境下依然可以准确地识别多种常用核素.

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来源
《哈尔滨工业大学学报》|2018年第10期|72-78|共7页
作者
张江梅; 季海波; 王坤朋; 冯兴华;
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作者单位

中国科学技术大学信息科学技术学院,合肥230027;

西南科技大学信息工程学院,四川绵阳621010;

中国科学技术大学信息科学技术学院,合肥230027;

西南科技大学信息工程学院,四川绵阳621010;

西南科技大学信息工程学院,四川绵阳621010;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类谱仪;
关键词
核素识别; 能谱校正; 多任务学习; 稀疏表示; ADMM;
入库时间 2022-08-18 14:22:56

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