刘思远
- 作品数：3 被引量：6H指数：2
- 供职机构：重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金重庆大学研究生科技创新基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：核科学技术电子电信更多>>
- 基于Elman神经网络的252Cf源核系统随机中子脉冲信号识别方法被引量：2
- 2011年
- 针对252 Cf自发裂变中子源构成的核信息系统,以实际所测随机中子脉冲数据的自相关函数为研究对象,借助仿真实验,利用Elman神经网络对不同质量核材料进行识别。在实测数据的基础上,通过叠加随机抖动,模拟产生了不同质量核材料的相关函数样本,并将其用于神经网络的训练与测试,实验结果表明,训练过的Elman神经网络能够较好地识别相关函数的特征,分辨不同质量的核材料,平均识别率达到85%,综合平均误差为0.04,且具有较高的鲁棒性。
- 冯鹏刘思远米德伶
- 关键词：ELMAN神经网络
- 基于FPGA的252Cf源随机中子脉冲信号频谱分析研究
- 针对由252Cf自发裂变中子源所构成的核信号测量系统,从测得的三个通道中子裂变链的随机中子脉冲信号（数据）出发,构建了基于FPGA嵌入式平台的频域分析技术,获得了各通道在时间上的自相关、互相关以及频谱域上的自、互功率谱等...
- 魏彪方堃冯鹏刘思远金晶米德伶
- 关键词：频谱分析FPGA
- 文献传递
- 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
- 2011年
- 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。
- 冯鹏刘思远金晶
- 关键词：自相关函数神经网络平稳小波变换
