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基于自适应网络模糊推理系统的γ能谱指纹模糊识别
  • ISSN号:1000-3290
  • 期刊名称:《物理学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP393.02[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]辽宁师范大学物理与电子技术学院,大连116029
  • 相关基金:国家自然科学基金(批准号:51101080, E011002)资助的课题.
中文摘要:

提出了以自适应网络模糊推理系统参数为识别特征的γ能谱指纹模糊识别方法。通过建模和仿真,提取了γ能谱指纹的模糊系统特征参数,并建立了关于系统特征参数的模糊集及模糊识别原则,以较高的置信度实现了γ能谱指纹的类型识别和个体识别。对实测γ能谱指纹进行了识别,对方法的识别性能进行了研究和探讨。研究表明,该方法不但具有较强的类型识别能力和个体识别能力,并具有较低的识别下限和较强的抗噪声能力。

英文摘要:

An identification method of γ-ray fingerprints based on adaptive network-based fuzzy inference system is brought forward. By setting up model and performing simulation, the parameters of the system relevant to theγ-ray fingerprints are extracted as the identification features. The two-dimensional fuzzy set about the identification features is put forward, and the fundamental principle for identification is established. The types and the individuals of nuclear materials are identified successfully with high degree of confidence. The simulation materials as radiation sources are identified with the method, and the performance of the method is studied and discussed. The results show that the method has not only strong capabilities for identifying the types and the individuals of the radiation sources, but also strong de-noising capability and low identification limit, and it can be applied to the nuclear materials safeguard.

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期刊信息
  • 《物理学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国物理学会 中国科学院物理研究所
  • 主编:欧阳钟灿
  • 地址:北京603信箱(中国科学院物理研究所)
  • 邮编:100190
  • 邮箱:apsoffice@iphy.ac.cn
  • 电话:010-82649026
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-3290
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1958/O4
  • 邮发代号:2-425
  • 获奖情况:
  • 1999年首届国家期刊奖,2000年中科院优秀期刊特等奖,2001年科技期刊最高方阵队双高期刊居中国期刊第12位
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国科学引文索引(扩展库),英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:49876