技术总结
本发明公开了一种基于线性叠加模型的能谱解析方法。针对多元素且存在导致能谱畸变的不稳定因素的复杂能谱解析问题,结合能谱形成过程的特性,提出一种线性叠加模型(Linear Superposition),将自然选择引入算法中,采用随机惯性权重的改进型粒子群算法进行参数寻优。每一个粒子对应一个LIN‑SUP模型,并计算每一个LIN‑SUP模型的适应度值,经过粒子群的初始化、粒子优劣的评估以及粒子“飞行”速度和位置的迭代更新等过程,搜索到具有“最优适应度值”的LIN‑SUP模型,即全局最优LIN‑SUP模型。结果表明,该方法具有更快的收敛速度和更高的搜索精度,可广泛用于各种能谱的解析。
技术研发人员:黄洪全;马兴科;彭亚娜
受保护的技术使用者:成都理工大学
技术研发日:2017.12.15
技术公布日:2018.06.08