基于机器学习方法的核素识别技术研究

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1、西南科技大学研究生学位论文基于机器学习方法的核素识别技术研究年级2011姓名谢先博申请学位级别硕士专业计算机应用技术指导教师张晖教授ClassifiedIndex:TP391U.D.C:004.8SouthwestUniversityofScienceandTechnologyMasterDegreeThesisNuclideidentificationtechnologybasedonmachinelearningmethodGrade:2011Candidate:XieXianBoAcademicDegreeAppliedfor:MasterSpecialty:Comput

2、erAppliedTechnologySupervisor:ZhangHuiSeptember.7，2014独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下（或我个人……）进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得西南科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：日期：关于论文使用和授权的说明本人完全了解西南科技大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留学位论文的复印件，允许该论文被查

3、阅和借阅；学校可以公布该论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)签名：导师签名：日期：西南科技大学硕士研究生学位论文第2页摘要放射性物质目前广泛应用核电、工业探伤、医学检测等领域，其在提供大量便利的同时，一旦发生放射性泄漏事故对人体伤害非常巨大。2011年日本地震所引发的福岛核辐射危机后，社会对放射性物质的危害有了更深刻的认识，对其的使用安全给予了更广泛地关注，核安全监测被上升到前有未有的高度。随着计算机软硬件技术的不断发展，相关技术也不断应用于核素探测中，目前的核素探测装置能谱仪也在不断的小型化、便携化。与此同时

4、对其核素探测的准确性和快速性提出了更高的要求，为此本文通过支持向量机方法及在核素识别传统方法的深入研究，找到一种适合便携式能谱仪的快速核素识别方法。本文中的核素识别方法在传统方法的基础之上，做了两个方面的改进：一方面，根据核素识别的需要，优化能谱解谱方法，尽量保证其简单易行，以实现快速核素识别的目标。能谱解谱方法借鉴了传统的方法并在传统方法上针对其优缺点并结合实际需求做了部分改进。为了解决能谱中的涨落问题，在能谱分析中首先采用五点平滑法及B样条平滑法进行数据平滑。其后为了解决能谱漂移等问题，使用已知能量的核素对能谱进行能量刻度。能量刻度完成之后得到以能量和计数为坐标轴的

5、能谱进行寻峰计算，在寻峰计算中在现有方法的基础上提出联合寻峰方法来确定全能峰中的特征峰峰位。另一方面，在能谱解谱的基础之上，对特征峰峰位进行筛选，形成训练样本构建核素库，并引入支持向量机决策树分类方法使用全能峰特征峰峰值数据进行训练，训练完成后构建分类决策树。决策树构建后即可实现对核素的分类识别。关键词：核素识别支持向量机决策树能谱数据分析西南科技大学硕士研究生学位论文第3页AbstractRadioactivematerialiswidelyusedinnuclearpower,industrialinspection,medicalinspection,andothe

6、rfields.Atthesametime,aradioactiveleakaccidenthasenormousharmtothehumanbody.2011earthquakeinJapancausedthefukushimanuclearcrisis,thesocietyofthedangersofradioactivesubstanceshaveamoreprofoundunderstanding,theuseofitssecuritygivenmoreattention.Thenuclearsafetymonitoringwasrisingtounprecedente

7、dheight.Withthecontinuousdevelopmentofcomputerhardwareandsoftwaretechnology,relatedtechnologyhasbeenappliedtodetectionofnuclides,thenuclidedetectiondevicespectrometerhasbeenminiaturizedandportable.Atthesametimeitsaccuracyandrapidityofthenuclidedete