谢军华
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
- 供职机构：西南科技大学计算机科学与技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：核科学技术自动化与计算机技术更多>>
- 基于BP神经网络的诱发铀部件裂变信号特征分析及识别被引量：2
- 2012年
- 在对诱发铀部件裂变信号的测量原理及特点分析的基础上,开展了基于BP神经网络的诱发铀部件裂变时间关联信号特征参量分析处理的研究工作。采用无偏估计方法,计算信号的自相关函数和互相关函数,再利用比较法和导数法两种特征量提取方法,提取出不同状态下裂变信号的特征参量,借助于BP神经网络模式识别应用原理进行训练和预测。理论分析和研究结果表明:基于比较法和导数法获得的特征参量能较好地反映诱发铀部件裂变信号的特征;用BP神经网络对裂变信号进行模式识别,取得了较高的正确率,验证了此方法的有效性和合理性。
- 谢军华刘知贵任立学张活力
- 关键词：BP神经网络特征提取模式识别
- 宏观噪声方法在铀部件分析中的应用研究被引量：1
- 2012年
- 深度核裁军涉及到核弹头的认证和鉴别,关键是对核弹头中核部件的认证和鉴别,核弹头中的核部件主要是钚部件和铀部件,那么,对铀部件属性的分析是军控核查技术的重要内容之一。通过分析主动诱发铀部件的裂变反应过程,得到裂变规律,据此,采用计算机仿真主动诱发铀部件的随机脉冲计数信号。使用宏观噪声分析方法处理随机脉冲计数信号,得到仿真数据的自相关函数与互相关函数、功率谱密度与互谱密度及多重性等特征数据,并建立了主动诱发铀部件裂变时间关联信号特性的宏观噪声分析方法,为认证提供了依据。
- 谢军华刘知贵张活力任立学
- 关键词：仿真
