基于粒子群算法的γ能谱重叠峰解析
Physics Experimentation（2023）
Abstract
针对传统γ能谱分析中最小二乘法中的迭代算法对初始峰参量要求较严格,并且容易陷入局部最优等问题,提出了基于粒子群算法的γ能谱重叠峰解析方法,并且给出了重叠峰解析原理以及相应的算法.模拟和实测γ能谱重叠峰的解析结果均表明:在重叠峰的分离度较低的情况下,该方法能够得到较高的解析精度,并且具有较强的解析能力.另外,该方法还具有参量少、对初始参量要求宽松和算法易于实现等优点,而且收敛于全局最优解,因而是有效的γ能谱重叠峰解析方法.
MoreKey words
γ spectrum analysis,overlapping peaks,particle swarm algorithm,least squares method,iterative algorithm
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