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基于人工神经网络的核素识别方法
文献摘要：
针对传统核素识别方法不具有强适应性导致识别率降低的问题,建立基于反向传播(back propagation,BP)神经网络的核素识别预测模型.以镅、镉、钚、氡、钯、钴、铯7种核素的实测信号为例进行仿真模拟,建立核素识别模型.结果表明:该模型能快速准确地识别上述核素,应用前景广泛.
文献关键词：
BP神经网络;核素;核素识别;信号
中图分类号：
作者姓名：
贺楠;吕会议;王波;何嵘;竹文坤;袁长迎
作者机构：
西南科技大学国防科技学院,四川 绵阳 621010;中国兵器装备集团自动化研究所有限公司,四川 绵阳 621000;陆军装备部驻重庆地区军事代表局驻成都地区第一军代室,成都,611930
文献出处：
引用格式：
[1]贺楠;吕会议;王波;何嵘;竹文坤;袁长迎-.基于人工神经网络的核素识别方法)[J].兵工自动化,2022(03):91-96
A类：
B类：
人工神经网络,核素识别,强适应性,识别率,反向传播,back,propagation,实测信号,仿真模拟,识别模型,快速准确
AB值：
0.303042
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