基于LSSVM的γ能谱平滑方法
作者: 刘军 ; 管弦 ; 吴和喜 ; 胡明 ; 方江雄 ; 谢军
摘要: γ能谱平滑的效果直接影响寻峰、解谱的精度,为此需要在消除放射性计数的统计涨落,提高信噪比的同时最大程度地保留能谱特征信息。本文采用基于结构风险化最小准则的最小二乘支持向量机方法 LSSVM,结合交叉验证参数寻优方法对Na I(Tl)γ能谱进行平滑处理,实验结果表明:LSSVM能谱平滑在全谱上保持较好峰形而不形变,各谱峰位置与理论计算值的最大误差(即峰偏)≤0.6个道址,平均误差为0.43个道址;且该方法具备良好的适应性和推广能力。
关键字: 能谱 平滑 最小二乘 支持向量机 交叉验证 spectrum smoothing least squares
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