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J-GLOBAL ID：201702295418533907   整理番号：17A0062231

LSSVMに基づくΓエネルギースペクトル平滑化手法【JST・京大機械翻訳】

A Smooth Method of γ Spectrum Based on LSSVM

著者 (6件)： Liu Jun (Engineering Research Center of Nuclear Technology Application (East China University of Technology),Ministry of Education) ,  Guan Xian (Engineering Research Center of Nuclear Technology Application (East China University of Technology),Ministry of Education) ,  Wu Hexi (Engineering Research Center of Nuclear Technology Application (East China University of Technology),Ministry of Education) ,  Hu Ming (Engineering Research Center of Nuclear Technology Application (East China University of Technology),Ministry of Education) ,  Fang Jiangxiong (Engineering Research Center of Nuclear Technology Application (East China University of Technology),Ministry of Education) ,  Xie Jun (Engineering Research Center of Nuclear Technology Application (East China University of Technology),Ministry of Education)
資料名： Hedianzixue yu Tance Jishu  (Hedianzixue yu Tance Jishu)
巻： 36  号： 2  ページ： 197-200,204  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エネルギースペクトル平滑化の効果は,ピーク値と精度に直接影響するので,放射線計数の統計的ゆらぎを除去し,信号対雑音比を改善し,スペクトル特性情報を最大限に保持する必要がある。本論文では,最小二乗サポートベクトルマシン(LS-SVM)に基づく最小二乗サポートベクトルマシン(LSSVM)を用いて,NAI(TL)Γスペクトルを平滑化した。LSSVMのスペクトル平滑化は,全においてより良いピークを維持することができず,各ピークの位置と理論的計算値の最大誤差(すなわち)≦0.6つ,平均誤差は0.430.43であった。この方法は良好な適応性と一般化能力を持っている。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 放射線 ,  適応性 ,  *平滑化 ,  ゆらぎ ,  *スペクトル ,  ピーク値 ,  SN比 ,  *エネルギー分布
準シソーラス用語： スペクトル特性 ,  計数 ,  *平滑化手法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： spectrum ,  smoothing ,  least squares ,  Support Vector Machine ,  cross validation

分類 (9件)： 石油と石油製品の性質,分析,試験  (YF02020X) ,  食品の品質  (FJ01040F) ,  風力エネルギー  (LB03060X) ,  分光分析  (CC03012W) ,  吸着,イオン交換  (XD02060I) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  電力系統一般  (NB02000E) ,  石油・天然ガスの貯蔵一般  (UA11040Y) ,  地下水学  (DC07040Y)

タイトルに関連する用語 (2件)： エネルギースペクトル ,  平滑化手法