四川省应用基础研究计划项目(2006J13-018)
- 作品数：3 被引量：8H指数：1
- 相关作者：吴建平邹永祥曾定平更多>>
- 相关机构：成都理工大学宜宾学院更多>>
- 发文基金：四川省应用基础研究计划项目更多>>
- 相关领域：理学自动化与计算机技术更多>>
- 数据融合在现场X射线荧光分析中的应用被引量：1
- 2009年
- 现场X射线荧光分析中,在样品测量面形状、湿度、密度和矿物颗粒度等差异对特征X射线照射量率影响的基础上,阐述了数据融合和模块化神经网络的基本思想,结合两者建立描述和校正上述干扰因素的神经网络融合模型、算法及学习方式。以该校正模型对试验数据计算和仿真,将测量面形状、湿度、颗粒度干扰造成的误差降低到小于10%;实验结果表明建立的校正模型有较好精度,基于模块化神经网络的数据融合技术能运用在现场荧光分析的干扰校正中。
- 邹永祥吴建平
- 关键词：数据融合神经网络
- 基于多分辨率分析的X荧光能谱的除噪与弱峰检测被引量：7
- 2008年
- 在对X荧光谱噪声的分析基础上,阐述了多分辨率分析的基本思想,并将之应用于X射线能谱定量分析中的噪声的消除,取得了良好的效果。利用噪声和信号小波变换的性质随尺度的加大而显著不同的特点,运用小波多分辨率分析进行信号噪声的消除,可提高弱峰的检测能力,实验结果表明,该降噪的方法不仅计算速度快,而且和其它的方法相比,对低含量元素形成的弱峰的定量分析结果也更加理想。
- 邹永祥吴建平
- 关键词：多分辨率分析
- 模块化神经网络数据融合在谱线核测量中的应用
- 2009年
- 针对谱峰随不同干扰量漂移的问题,尝试使用模块化神经网络的信息融合对谱仪谱峰随温度、电压等干扰漂移进行数据融合。对谱仪峰位漂移,建立了融合的网络模型、算法及其学习方式。最后在建立的数学模型上对谱漂移试验数据进行计算和仿真。实验结果表明建立的数学模型有较好的精度,基于模块化神经网络的融合技术能运用在谱仪的谱峰漂移的数据融合中。
- 邹永祥吴建平曾定平
- 关键词：模块化神经网络信息融合技术
