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清华大学学报(自然科学版)  2017, Vol. 57 Issue (8): 826-831    DOI: 10.16511/j.cnki.qhdxxb.2017.22.045
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基于主成分分析和Mahalanobis距离的异常γ能谱识别
赵日1,2, 刘立业2, 李君利1
1. 清华大学 工程物理系, 北京 100084;
2. 中国辐射防护研究院, 太原 030006
Anomaly gamma spectra detection based on principal component analysis and the Mahalanobis distance
ZHAO Ri1,2, LIU Liye2, LI Junli1
1. Department of Engineering Physics, Tsinghua University, Beijing 100084, China;
2. China Institute of Radiation Protection, Taiyuan 030006, China
全文: PDF(1195 KB)  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 为了提高货物或人体放射性筛查的可靠性,提出了一种基于主成分分析和Mahalanobis距离的异常γ能谱识别方法。该方法首先对大量不含异常放射性的测量对象产生的正常γ能谱进行主成分分析,提取出其所有主成分,并按从大到小的顺序,选取前若干主成分构成子空间;将正常及待识别γ能谱在此子空间上投影,得到它们的Mahalanobis距离,通过比较这些距离的相对大小实现对异常γ能谱的识别。Monte Carlo模拟实验和实际测试实验表明,在子空间信息量占原始信息比例大于99%时该方法可靠有效。
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赵日
刘立业
李君利
关键词 &gamma能谱异常识别人工智能主成分分析Mahalanobis距离    
Abstract:A principal component analysis (PCA) and Mahalanobis distance (MD) based anomaly gamma spectra detection method is developed to improve the reliability of radiation scanning of goods and human bodies. This method first extracts all the principal components (PCs) of large numbers of benign gamma spectra by PCA and selects several largest PCs to form a subspace. The algorithm then projects the benign, unknown gamma spectra to this subspace, calculates their MDs, and completes the anomaly detection by comparing these MDs. Monte Carlo simulations and actual tests show that the method is reliable and effective when the subspace has more than 99% of the original information.
Key wordsgamma spectra    anomaly detection    artificial intelligence    principal component analysis    Mahalanobis distance
收稿日期: 2017-02-23      出版日期: 2017-08-15
ZTFLH:  TL81  
通讯作者: 刘立业,研究员,E-mail:liuliye@cirp.org.cn     E-mail: liuliye@cirp.org.cn
引用本文:   
赵日, 刘立业, 李君利. 基于主成分分析和Mahalanobis距离的异常γ能谱识别[J]. 清华大学学报(自然科学版), 2017, 57(8): 826-831.
ZHAO Ri, LIU Liye, LI Junli. Anomaly gamma spectra detection based on principal component analysis and the Mahalanobis distance. Journal of Tsinghua University(Science and Technology), 2017, 57(8): 826-831.
链接本文:  
http://jst.tsinghuajournals.com/CN/10.16511/j.cnki.qhdxxb.2017.22.045  或          http://jst.tsinghuajournals.com/CN/Y2017/V57/I8/826
  图1 模拟的异常γ能谱形态
  图2 WBC记录到的异常γ能谱形态
  图3 算法流程框架示意图
  图4 道址重新划分前后的γ能谱
  图5 子空间信息含量随维数k 的变化趋势
  图6 主成分PCi 信息含量随i 的变化趋势
  图7 模拟实验中k=2时的识别效果
  图8 d1、d2、d3、d∗ 随子空间维数k 的变化
  图9 道址重新划分前后的WBC的γ能谱
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