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基于^(252)Cf源驱动噪声分析法的高浓缩铀部件外加反射层效应 被引量:3
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作者 周密 魏彪 +1 位作者 米德伶 杨帆 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期1-3,共3页
针对高浓缩铀部件外加的反射层材质及厚度之效应可以巧妙避开核查这一问题,依据^(252)Cf中子源驱动噪声分析法原理,采用蒙特卡罗方法模拟研究了高浓缩球形金属铀部件的不同材料、厚度的反射层的效应,获得了相应的时间关联符合计数分布... 针对高浓缩铀部件外加的反射层材质及厚度之效应可以巧妙避开核查这一问题,依据^(252)Cf中子源驱动噪声分析法原理,采用蒙特卡罗方法模拟研究了高浓缩球形金属铀部件的不同材料、厚度的反射层的效应,获得了相应的时间关联符合计数分布和中子产额。研究结果表明,对同一材料的反射层,反射层厚度愈大,中子产额愈大,即反射效果愈好。对于同一厚度的反射层,反射层材料的密度愈大,中子产额愈大,反射敷果愈好。 展开更多
关键词 高浓缩铀部件 反射层 252cf驱动噪声分析 时间关联符合计数 中子产额
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利用自相关函数与平稳小波变换的^(252)Cf源驱动核材料质量识别方法 被引量:5
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作者 冯鹏 刘思远 金晶 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第10期2557-2559,共3页
以252Cf中子源驱动噪声分析测量法为依据,利用中子脉冲信号自相关函数与被测核材料(252 U)质量的关系,设计了一种基于神经网络的核材料质量识别方法,探索借助时域特征进行质量识别的有效性。利用平稳小波变换抑制中子统计涨落对自相关... 以252Cf中子源驱动噪声分析测量法为依据,利用中子脉冲信号自相关函数与被测核材料(252 U)质量的关系,设计了一种基于神经网络的核材料质量识别方法,探索借助时域特征进行质量识别的有效性。利用平稳小波变换抑制中子统计涨落对自相关函数带来的影响,利用分布式Elman神经网络对不同质量核材料的自相关函数样本进行训练和识别,并研究了有限样本前提下不同子网个数对最终识别结果所造成的影响。对4种核材料质量共计120组样本进行的实验,结果表明:在理想实验条件下,平稳小波变换抑制了统计涨落对信号自相关函数的影响;分布式Elman神经网络能够较好地识别自相关函数的特征,分辨不同质量的核材料,平均识别误差小于0.1。 展开更多
关键词 252cf中子源驱动噪声分析法 核材料识别 自相关函数 神经网络 平稳小波变换
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基于压缩感知理论的^(252)Cf源中子脉冲信号分析 被引量:1
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作者 李鹏程 魏彪 +3 位作者 冯鹏 王静 米德伶 周密 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期189-193,共5页
针对252Cf源驱动核材料产生裂变中子脉冲信号具有脉冲序列特殊的"0,1"稀疏结构之特点,采用压缩感知理论,通过巧妙引入图论中的二分图模型,同时结合二分图的最小覆盖性质,适当添加约束条件,构建了稀疏均匀的观测矩阵。研究结... 针对252Cf源驱动核材料产生裂变中子脉冲信号具有脉冲序列特殊的"0,1"稀疏结构之特点,采用压缩感知理论,通过巧妙引入图论中的二分图模型,同时结合二分图的最小覆盖性质,适当添加约束条件,构建了稀疏均匀的观测矩阵。研究结果表明,利用压缩感知理论对"0,1"中子脉冲序列特殊稀疏结构的信号重构算法不仅可行,而且还获得了优于l1范数最小化方法重构结果,这对252Cf驱动核材料的中子脉冲信号分析与处理提供了一种新的途径或方法。 展开更多
关键词 252cf噪声分析 压缩传感 稀疏性 二分图
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用^(252)Cf中子活化分析装置分析金矿的含金量
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作者 赵丽 王晶斐 +5 位作者 吴国良 胡彩琴 侯静 于秋 V.V.伊万年柯 B.库斯托夫 《辐射防护》 CAS CSCD 北大核心 1994年第2期144-147,156,共5页
本文主要介绍,用俄罗斯科学院远东分院提供的 ̄(252)Cf中子活化装置和我国国家标准Au样品[GBW(E)-1,2,3],采用相对法分析金矿含金量的方法,并给出了对黑龙江省黄金部队金矿样品的测量结果。
关键词 ^(252)cf中子源 中子活化分析 金矿 相对
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基于压缩感知的^(252)Cf源驱动核材料浓度识别技术研究 被引量:1
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作者 李鹏程 魏彪 +4 位作者 冯鹏 何鹏 周密 米德伶 任勇 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期172-177,共6页
针对252Cf源驱动噪声分析测量法中核材料浓度识别问题,采用压缩感知理论,在K最近邻(KNN)识别算法基础上,研究了一种基于压缩采样的K最近邻(CSKNN)分类识别方法,进而研究并分析了CSKNN方法的识别概率。实验结果表明,CSKNN分类识别方法只... 针对252Cf源驱动噪声分析测量法中核材料浓度识别问题,采用压缩感知理论,在K最近邻(KNN)识别算法基础上,研究了一种基于压缩采样的K最近邻(CSKNN)分类识别方法,进而研究并分析了CSKNN方法的识别概率。实验结果表明,CSKNN分类识别方法只需少量的观测值(观测比M/N≥0.1),即可达到分类识别的目的;当信噪比提高时,识别概率将会以更快的速度收敛至100%,且对K值的敏感程度也会随之降低。这样,不仅提高了核军控核查的实时性,而且还有效降低了采样成本,为核材料浓度的在线判读提供了一种新的理论基础和实现方法。 展开更多
关键词 252cf噪声分析 压缩采样 观测比 K最近邻识别算 识别概率
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