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J-GLOBAL ID：201702287045709853   整理番号：17A0528293

RBFニューラルネットワークの原子力スペクトル平滑化への応用【JST・京大機械翻訳】

An Application of RBF Neural Networks in Nuclear Spectrum Smoothing Filtering

著者 (3件)： Hou Liqiao (School of Nuclear Engineering and Geophysics (East China University of Technology), Ministry of Education) ,  Fang Jiangxiong (School of Nuclear Engineering and Geophysics (East China University of Technology), Ministry of Education) ,  Guan Xian (School of Nuclear Engineering and Geophysics (East China University of Technology), Ministry of Education)
資料名： Hedianzixue yu Tance Jishu  (Hedianzixue yu Tance Jishu)
巻： 36  号： 7  ページ： 669-672,0676  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2038A  ISSN： 0258-0934  CODEN： HDYUEC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： Γスペクトルにおいて、核種に対して信頼性のある定性、定量分析を行うためには、元のエネルギースペクトルに対して平滑フィルタリングを行う必要がある。動径基底関数(RBF)はネットワークの大域的近似特性と最適近似性能を持つため、原子力スペクトルに対して関数近似を行う。平滑化要求と処理速度に従って,異なる関数のRBFニューラルネットワークを構築し,原子力スペクトルを平滑化した。実験結果により,RBFニューラルネットワークは,より柔軟かつ合理的平滑化フィルタリングを達成することができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 平滑フィルタ ,  *スペクトル ,  関数近似 ,  定性分析 ,  動径基底関数 ,  *平滑化 ,  定量分析 ,  *ネットワーク ,  フィルタリング ,  エネルギー分布 ,  近似法 ,  信頼性
準シソーラス用語： 処理速度 ,  核種 ,  *動径基底関数ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： RBF Neural Networks ,  global approximation ,  nuclear spectrum ,  smoothing filtering

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： RBFニューラルネットワーク ,  原子力 ,  スペクトル ,  平滑化 ,  応用