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时间:2018-10-13
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1、10165:分类号:学校代码11密级:2015000629:学号連掌坪总夂學硕士学位论文基于RBF神经网络的铀年龄及核素丰度定量识别TheAeandNuclearAbundanceuantitativeIdentificationgQofUraniumbyRBFNetwork作者姓名:范成杰学科、专业:粒子物理与原子核物理研究方向:核技术导师姓名:王崇杰教授2018年5月分类号:学校代码:10165密级:学号:201511000629硕士学位论文基于RBF神经网络的铀年龄及核素丰度定量识别TheAgeandNuc
2、learAbundanceQuantitativeIdentificationofUraniumbyRBFNetwork作者姓名:范成杰学科、专业:粒子物理与原子核物理研究方向:核技术导师姓名:王崇杰教授2018年5月辽宁师范大学硕士学位论文摘要核材料识别技术在核武器核查、核材料监控、防止核扩散和防止核恐怖等方面有着广泛的应用。年龄以及核素丰度是表征核材料属性的重要特征参数(或特征量),也是识别核材料类型或历史来源的重要依据,因此开展有关核材料年龄、丰度定量识别就变得尤为重要。核材料中的放射性核素在衰变过程中,都伴有特征γ射线。由于所产生的γ射线都具有独特性,因此核材料的γ能谱可以作
3、为一种“辐射指纹”用来标识以及鉴别核材料。本工作的目的就是以γ能谱指纹为识别特征,采用RBF人工神经网络建立γ能谱指纹与核材料年龄和核素丰度之间的映射关系,以模式识别的方式,实现对铀核材料年龄及其核素丰度的定量识别。本工作是选择具有放射性的铀核材料作为研究对象。首先利用蒙特卡罗模拟铀核材料γ能谱指纹,然后以铀核材料γ能谱指纹作为输入量,用相应的年龄或者核素丰度结果作为输出量训练人工神经网络,最后利用未知样本对人工神经网络进行验证。具体研究内容如下:(1)铀核材料年龄定量识别研究在γ能谱指纹与铀核材料年龄两者之间建立映射关系,分别对单组和多组进行识别。(2)网络识别能力测试利用未知铀核
4、材料,对已知网络进行验证识别,以测试网络对训练样本以外的未知铀核材料年龄的识别能力。(3)铀核材料核素丰度的定量识别研究在γ能谱指纹与铀核材料核素丰度两者之间建立映射关系,随机选择训练样本,实现对铀核材料核素丰度的定量识别。研究表明:对单组和多组铀核材料年龄识别的相对误差均小于7.00%;以样品U4为基准改变,235U核素丰度在-8%到+5%范围之间,对年龄识别的相对误差在10%以内;以样品U5为基准,235U核素丰度在-14%到+7%范围之内,对年龄识别的相对误差在10%以内。并且可以得出随着丰度变化幅度的增大,识别的相对误差也随之增加;对铀核材料核素丰度(当前核素丰度)识别的相对
5、误差小于7.37%;综上,利用γ能谱指纹识别技术通过RBF人工神经网络能够实现对铀核材料的年龄和核素丰度的定量识别。关键词:γ能谱指纹;人工神经网络;核材料年龄;核素丰度-I-基于RBF神经网络的铀年龄及核素丰度定量识别TheAgeandNuclearAbundanceQuantitativeIdentificationofUraniumbyRBFNetworkAbstractNuclearmaterialidentificationtechnologyhasbeenusedwidelyinnuclearweaponsexamination,monitoringnuclearmate
6、rials,preventingnuclearfromdifusingandpreventionofnuclearterrorism.Ageandnuclearabundanceareimportantcharacteristicparameters(featurequantity)ofcharacteristicnuclearmaterials,itisalsoanimportantbasisofidentifyingthetypesofnuclearmaterialsortheoriginandthehistoryofnuclearmaterials,Therefore,itis
7、necessarytoquantitativelyidentifytheageandabundanceofnuclearmaterials.Radionuclideinnuclearmaterialsisaccompaniedbycharacteristicγ-raysinitsdecayingprocess,andbecauseγ-rayscreatedhasitsownuniqueness,theγ-rayenergyinthenuclearmater
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