BP神经网络方法在α粒子能谱分析中的应用

王旭¹，庹先国^2,3，石睿¹，王琦标¹，杨剑波^1,3

1. 成都理工大学核技术与自动化工程学院2. 地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室3. 地球探测与信息技术教育部重点实验室

摘 要：针对α能谱低能拖尾现象严重、采用数学函数拟合时参数意义模糊等问题,提出将BP神经网络方法应用于α能谱分析工作中。通过搭建基于MATLAB平台的BP神经网络模型,分别进行α谱线预测和元素种类判断。首先选取可以表征能谱信息的参数作为输入,利用网络强大非线性映射功能,实现对α能谱的预测。其次以能谱全谱信息作为输入,通过对输入的数据信息进行归纳分类,判断出核素的种类。实验将预测谱线与原始能谱对比,其相关系数在0.99以上,残差范围在2%左右波动,能准确预测出α能谱。在核素种类的预测结果中,以低于1%的误差准确对实验中的两种核素进行判断。分析表明,神经网络具有准确、简单等优点,能较好地应用于α能谱分析工作中。

关键词：α能谱;BP神经网络;预测;分类;