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申请/专利权人：成都麦特斯科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于循环神经网络的核素谱全谱识别方法、系统及介质，属于核素谱识别技术领域。包括以下步骤：S1：获取扣除本底辐射后的第一核素谱数据；S2：将第一核素谱数据分为多段，保留第一核素谱数据中每一个能量值对应的道址位置得到第二核素谱数据；S3：将第二核素谱数据传入训练好的LSTM‑KAN模型，先通过LTSM层提取第二核素谱数据的数据特征，再通过KAN层进行核素识别；S4：输出第二核素谱数据的识别结果判断第一核素谱数据的核素种类。通过将一条完整的核素谱进行分割操作，对每一段都进行一次识别，从而实现全谱的多核素识别。对能量值以及能量位置进行了融合，对现实环境中的核素识别效果极大提升。
主权项：1.一种基于循环神经网络的核素谱全谱识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：获取扣除本底辐射后的第一核素谱数据；S2：将第一核素谱数据分为多段，保留第一核素谱数据中每一个能量值对应的道址位置得到第二核素谱数据；S3：将第二核素谱数据传入训练好的LSTM-KAN模型，先通过LTSM层提取第二核素谱数据的数据特征，再通过KAN层进行核素识别；S4：输出第二核素谱数据的识别结果判断第一核素谱数据的核素种类。
全文数据：
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百度查询： 成都麦特斯科技有限公司 基于循环神经网络的核素谱全谱识别方法、系统及介质
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