基于KPCA-MPA-ELM的n/γ甄别方法研究 - 胡万平; 张贵宇; 张云龙; 庹先国; 李户林 (核技术, 2024)
TL812; 中子/伽马(n/γ)甄别在γ射线辐射存在的中子探测中至关重要.为了解决传统n/γ脉冲形状甄别方法存在的甄别精度不稳定的问题,提出了一种结合核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)、海洋捕食者算法(Marine Predator Algorithm,MPA)和极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的机器学习鉴别方法,以提升n/γ甄别效率.KPCA用于对中子和γ射线的脉冲信号特征进行降维;考虑到ELM输入层权重和隐藏层偏置的随机性,将MPA用于优化ELM的输入层权重和隐藏层偏置,提高ELM的n/γ甄别效率.通过对未降维和KPCA降维的数据进行训练和测试,实验结果表明:在测试集中KPCA-MPA-ELM的平均甄别准确率高达99.07%,分别高出ELM、MPA-ELM、KPCA-ELM模型12.19%、2.52%、1.56%;相较于电荷比较法和脉冲梯度分析法,精度也分别提高了1.80%和5.91%.该模型结构简单,稳定性好,能够处理高维数据,具有较好的甄别效果和泛化能力.