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公开(公告)号:CN107367753B
公开(公告)日:2019-04-23
申请号:CN201710573655.1
申请日:2017-07-14
Applicant: 西南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏特征与模糊决策树的多核素识别方法,涉及核素识别领域。本发明技术要点包括:利用探测器采集各种已知核素得到相应的脉冲信号,分别对这些脉冲信号进行放大、去噪及模数转换得到信号样本;逐一对已知核素的信号样本进行稀疏编码得到若干的稀疏编码值,将所述若干的稀疏编码值作为该已知核素信号的属性;利用各个信号样本的属性及核素类别训练模糊决策树,得到能识别各种已知核素的模糊决策树;利用探测器采集某种未知核素并得输出脉冲信号,对该脉冲信号进行放大、去噪及模数转换,将处理结果进行稀疏编码得到稀疏编码值,将该系数编码值输入到训练好的模糊决策树中得到该脉冲信号的核素类别。
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公开(公告)号:CN107367753A
公开(公告)日:2017-11-21
申请号:CN201710573655.1
申请日:2017-07-14
Applicant: 西南科技大学
CPC classification number: G01T1/38 , G06K9/00536 , G06K9/6256 , G06K9/6282
Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏特征与模糊决策树的多核素识别方法,涉及核素识别领域。本发明技术要点包括:利用探测器采集各种已知核素得到相应的脉冲信号,分别对这些脉冲信号进行放大、去噪及模数转换得到信号样本;逐一对已知核素的信号样本进行稀疏编码得到若干的稀疏编码值,将所述若干的稀疏编码值作为该已知核素信号的属性;利用各个信号样本的属性及核素类别训练模糊决策树,得到能识别各种已知核素的模糊决策树;利用探测器采集某种未知核素并得输出脉冲信号,对该脉冲信号进行放大、去噪及模数转换,将处理结果进行稀疏编码得到稀疏编码值,将该系数编码值输入到训练好的模糊决策树中得到该脉冲信号的核素类别。
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