基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的核彈頭γ輻射指紋識別.pdf

1、γ能譜分析技術(shù)廣泛地應用于環(huán)境樣品測量、地質(zhì)找礦、放射性廢物監(jiān)測等研究。目前，核軍控和核裁軍已經(jīng)成為一股世界性的潮流。核裁軍就是減少核武器國家的核武器數(shù)量，用公約或協(xié)議的形式來規(guī)定各國所擁有的核彈頭規(guī)模。核裁軍通常以可核查、不可逆轉(zhuǎn)的形式進行大幅度削減核武器為主要方式。為了使銷毀的核彈頭就是指定的核彈頭，需要對核彈頭進行輻射指紋識別，因此γ能譜指紋識別技術(shù)對于鑒別裁減下來的待銷毀的核彈頭將起到關(guān)鍵作用。
　　 γ射線是伴隨著原子

2、核發(fā)生α衰變和β衰變產(chǎn)生的，測量γ射線能譜的探測器有很多，本文模擬實驗中所用的是HPG探測器。γ射線在探測器中主要發(fā)生3種效應，即光電效應，康普頓效應，電子對效應，形成的γ能譜主要由全能峰、康普頓譜、單(雙)逃逸峰、以及噪聲本底等部分組成。每個放射性核素都對應著唯一的一個γ能譜，也就是說，不同放射性核素或核材料的γ能譜的特征各不相同。因此，我們可以把γ能譜看成是核材料的指紋--“γ能譜指紋”。
　　 本文通過蒙特卡羅仿真軟件采集

3、核彈頭的模擬γ能譜指紋，蒙特卡羅方法是一種隨機抽樣的數(shù)學方法，它使實際問題的解恰好是統(tǒng)計模型參數(shù)，通過隨機抽樣方法產(chǎn)生足夠多的統(tǒng)計模型樣本，就可以算出參數(shù)的估計值，即實際問題的模擬解。通過蒙特卡羅采集的指紋與實際的指紋十分接近。
　　 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種對生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬技術(shù)。它以人工神經(jīng)元為其基本組成單元，相互連接組成復雜的網(wǎng)絡(luò)，對輸入信號進行分析處理的智能系統(tǒng)，其自身的分布式并行處理、非線性映射、學習適應能力使其在能譜識別

4、、智能控制、非線性信號處理等諸多領(lǐng)域得到廣泛的應用。BP網(wǎng)絡(luò)和RBF網(wǎng)絡(luò)是兩種常用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，BP網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)，采用誤差反傳誤差反向傳播算法的學習過程，全局逼近的訓練過程，而RBF網(wǎng)絡(luò)采用局部逼近，并且所需參數(shù)小，因此RBF網(wǎng)絡(luò)的預測精度遠遠大于BF網(wǎng)絡(luò)。本文用BP網(wǎng)絡(luò)和RBF網(wǎng)絡(luò)對不同年齡、不同尺寸核彈頭的γ能譜進行識別，BP網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)大、訓練速度慢、精度低，因此無法精確地將不同γ能譜識別開，而RBF網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)小、訓練速度、精度高，能