基于最小二乘支持向量機(jī)的航空伽瑪.pdf

1、在航空伽瑪能譜測量中，需要對(duì)航空伽瑪能譜進(jìn)行濾波去噪處理以充分獲取地表介質(zhì)伽瑪射線譜的有用信息。即保證消除放射性統(tǒng)計(jì)漲落、電子學(xué)噪聲等干擾的同時(shí)下盡可能多的保留能譜的原始特征。航空伽瑪譜具有計(jì)數(shù)率低，隨機(jī)性高等特點(diǎn)。尋求一種去噪效果好且適應(yīng)性強(qiáng)的方法成為航空伽瑪譜去噪的一個(gè)難題。傳統(tǒng)的能譜去噪方法在某些特定伽瑪譜上取得較好的效果，但都有各自的局限性，推廣性不強(qiáng)。統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法可以根據(jù)有限的航空伽瑪譜信息，通過訓(xùn)練得到特征峰譜線和噪聲譜線的

2、內(nèi)在聯(lián)系與規(guī)律，從而達(dá)到合理去噪的目的。支持向量機(jī)（SVM）作為統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的新一代機(jī)器學(xué)習(xí)方法，能較好地解決小樣本、非線性和局部極小點(diǎn)等實(shí)際問題。最小二乘支持向量機(jī)（LS-SVM）是支持向量機(jī)的一種形式，較標(biāo)準(zhǔn)支持向量機(jī)有計(jì)算量小、算法簡單等特點(diǎn)。
　　本文對(duì)國內(nèi)外航空伽瑪能譜測量技術(shù)、能譜去噪方法以及統(tǒng)計(jì)學(xué)理論、支持向量機(jī)算法進(jìn)行了調(diào)研與分析，在此基礎(chǔ)上開展了基于最小二乘支持向量機(jī)的航空伽瑪能譜分段去噪方法研究，主要研究內(nèi)容及

3、結(jié)論如下：
　　1.分析了傳統(tǒng)的能譜去噪方法（重心法、最小二乘移動(dòng)平滑法、傅立葉變換法、小波分析法）的特征：
　?。?）重心法、多項(xiàng)式最小二乘移動(dòng)平滑法對(duì)能譜濾波時(shí)，濾波寬度越寬，譜線被壓縮的越低，展寬越嚴(yán)重，增加重峰出現(xiàn)幾率；
　　（2）相比其他濾波方法而言，在使用理想低通濾波器傅里葉變換濾波時(shí)，峰邊界道計(jì)數(shù)數(shù)值偏差比較大；
　?。?）小波分析法依賴閾值的選取，軟閾值方法噪聲過濾充分，而硬閾值方法能很好地保留信

4、號(hào)的原始形狀，但噪聲過濾不充分。
　　2.對(duì)核函數(shù)的選取做了重要說明，并提出一種修正的核函數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該修正核函數(shù)的LS-SVM模型較其他核函數(shù)的LS-SVM模型在去噪能力上更好。
　　3.對(duì)LS-SVM模型中的兩個(gè)重要參數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)處理，采用k折交叉驗(yàn)證方法獲取最佳核參數(shù)--懲戒因子C和核函數(shù)寬度σ，建立具有學(xué)習(xí)能力和泛化能力強(qiáng)的支持向量回歸機(jī)。
　　4.基于最小二乘支持向量回歸機(jī)模型，依據(jù)能窗道址分布對(duì)航空伽瑪能