基于神经网络的氡/钍射气子体α能谱峰形拟合方法分析
2026.01.31点击：
摘要：<正>在利用α能谱法测量氡/钍射气子体浓度时，α能谱重叠会致使不同能量的子体甄别不准确。针对此问题，本文提出一种基于神经网络的能谱峰形拟合方法，该方法构建神经网络模型，以测量的α能谱数据进行模型训练，获取不同能量子体的能谱峰形特征。在实际测量中，面对不同能量α粒子能谱重叠的复杂情况时，此模型可准确拟合不同能量子体的α能谱峰形，有效地甄别不同能量的氡/钍射气子体，提高了氡/钍射气子体浓度测量的准确性和可靠性，为放射性物质监测及相关领域研究提供了更有力的技术支持。一、α能谱分析在氡/钍子体测量中的应用氡（Rn-222）和钍射气（Rn-220）同为天然产生的放射性惰性气体，是人体内照射剂量的主要来源[1]。
专辑： 信息科技;工程科技Ⅱ辑
专题： 核科学技术;自动化技术
分类号： TP183;TL81
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