用最小二乘法求解中子谱

本文介绍用最小二乘法求解中子谱的原理及方法。给出了所解得的~(252)Cf 源的中子谱、~(252)Cf 源经10厘米聚乙烯慢化后的中子谱和游泳池式反应堆热柱孔道外的超热中子谱。为了比较,还给出了用 Sand-Ⅱ迭代法解得的结果,两者符合很好。     

考虑自变量不确定性的曲线拟合方法和程序

给出了考虑自变量不确定性的曲线拟合的最小二乘法公式并编制了程序，给出了计算实例。     

粒子圆弧径迹的最小二乘法拟合

通常,采用漂移室、时间扩展室(TEC)等位置探测器来测定粒子径迹,这些探测器的安排一般对粒子击中点的X,Y坐标有好的测定精度,而Z方向测定误差较大。因此,     

用SAND—Ⅱ迭代法和最小二乘法微机上求解中子谱

利用最小二乘法和ＳＡＮＤ－Ⅱ迭代法在微机上设计２个中子谱解谱程序，分别计算＾２＾５＾２Ｃｆ中子源通过空气及其它材料后的中子场和反应堆热柱超热中子谱，并由此计算出几个防护量。２种方法的计算结果及实验结果，相互符合较好。     

应用最小二乘法原理对我国天气取样候选方案的筛选与比较

在秦山核电厂址2002年逐时气象数据、SF6实测大气扩散参数以及5类天气取样候选方案的基础上,应用动态烟团模型,估算了PWR-2严重事故在近区(半径1、2、3、5km)各计算点造成的95％累积概率水平个人有效剂量与逐时滑移相应值的均方误差之和,并应用最小二乘法对结果作了分析和比较。     

人工神经网络和最小二乘回归在XRF定量分析中的应用比较

采用人工神经网络的误差反向传输算法,定量分析了Ｐｔ、Ｐｄ二元合金的荧光Ｘ射线能谱,并与最小二乘回归法进行了比较。     

细胞存活率——辐射剂量曲线拟合初探

根据实验数据来拟合存活率——辐射剂量曲线是放射生物学的基础工作之一。这一工作常常在计算机上用最小二乘法完成。但是,由于所用的目标函数不同,从同样实验数据中得到的曲线参数也不同,本文通过数理推理证明,目标函数 比其它一些目标函数更适用于存活曲线拟合。本研究用三个存活模型对理论上的推论进行了验证,得到了较好的结果。这一目标函数看来也适用于其它一些分布跨越几个数量级的实验数据的拟合。     

DMCA中基于补偿最小二乘法的基线估计算法

介绍了一种用于数字化多道脉冲幅度分析(DMCA)中的基线估计算法。该算法针对核脉冲信号尾部衰减很慢的特点,首先对核脉冲信号死时间内的信号作直线替代预处理,以减小核脉冲信号尾部对基线估计的影响,然后用补偿最小二乘法对预处理后的信号进行拟合,从而估计出基线。仿真结果表明,本文算法估计出的基线平滑稳定,能够很好的逼近真实基线。通过与常规算法估计结果的均方误差作对比,得出本文算法具有更高的基线估计精度。     

最小二乘支持向量机在堆芯功率分布重构中的应用

应用最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行了堆芯轴向功率分布重构的研究,通过6节堆内中子探测器的信号重构出堆芯轴向18个节块的功率。使用ACP-100模块式小堆的7 740套轴向功率分布对LS-SVM重构算法进行了验证,实验结果表明:LS-SVM算法的重构精度远优于交替条件期望(ACE)算法,且LS-SVM算法具有良好的鲁棒性。     

最小二乘-逆矩阵法在建材γ谱分析中的应用

分析了常用的NaIγ能谱解谱算法,依据建材NaIγ能谱的谱型特征．提出利用最小二乘-逆矩阵法解建材γ谱会取得更高的解谱精度,并在MATLAB平台上作了验证。     

基于最小二乘的线性源特征线方法研究

特征线方法一般采用平源近似来求解,平源近似需要大量较小的网格才能获得精确的结果,从而会消耗较多内存,影响计算效率。相比平源近似,线性源可在网格较少的情况下得到较精确的数值结果。本文提出一种基于最小二乘的线性源特征线方法,并通过计算压水堆栅元及C5G7基准题等算例,对该方法进行了分析。数值结果表明,基于最小二乘的线性源特征线方法能在网格较少的情况下提供稳定、精确的数值结果。     

基于最小二乘的线性源特征线方法研究

特征线方法一般采用平源近似来求解,平源近似需要大量较小的网格才能获得精确的结果,从而会消耗较多内存,影响计算效率.相比平源近似,线性源可在网格较少的情况下得到较精确的数值结果.本文提出一种基于最小二乘的线性源特征线方法,并通过计算压水堆栅元及C5G7基准题等算例,对该方法进行了分析.数值结果表明,基于最小二乘的线性源特...     

土壤天然放射性NaI(TI)γ能谱的逐道最小二乘法分析

对天然放射性铀系及钍系衰变时所发射的γ射线能谱的分析,因受康普顿散射的干扰,用最小二乘-逆矩阵法解析的结果不很理想,我们改用逐道最小二乘法以充分利用所得数据,提高了抗干扰能力,结果较为满意。 在逐道最小二乘法中,各道计数在非理想观测的情况下,可用下式表示:     

拉曼光谱结合偏最小二乘法定量分析锝洗槽工艺点样品中的锝

核燃料后处理工艺流程中,锝洗槽中锝含量是一项重要的技术指标。本工作针对锝洗槽(TcS)工艺点,通过实验获得了拉曼光谱法测定锝浓度的数学模型,结合偏最小二乘法研究了不同建模波长及光谱预处理方法对模型的影响,建立了拉曼光谱法定量测定锝洗槽中锝浓度的分析方法。结果表明,校正标准偏差(RMSEC)为0.005,预测标准偏差(RMSEP)为0.004,r=0.999 3,该方法的检测下限为0.015g/L,精密度优于5%(n=6)。同时考察了铀酰离子浓度改变对锝测定结果的影响,当铀质量浓度为25.00~50.00g/L,对锝测量结果无显著影响。该方法分析速度快,无需预处理,可应用于锝洗槽工艺点中锝的分析。     

混合氡子体浓度测定和最小二乘法

本文介绍采样时和采样后测量混合氡氢子体浓度的方法,编成多用途计算机程序,计算给出了最佳采样和测量时间,用逆矩阵和加权最小二乘法处理测量数据,得到了较精确的测定结果。     

带有不确定性的多元变量的最小二乘分析方法

在数据空间导出了适用于处理带有不确定性的多元变量的最小二乘公式，并给出了计算实例。     

蚁群优化最小二乘支持向量机在测量数据拟合中的应用

针对传统数据拟合方法存在依赖用户经验,需预先确定估计拟合函数等缺点,提出一种基于蚁群优化最小二乘支持向量回归机（ACO-LSSVR）的数据拟合方法。该方法采用蚁群优化（ACO）对最小二乘支持向量回归机（LSSVR）的参数进行优化,获取最优参数,从而建立数据拟合模型。将该方法与传统回归拟合方法用于核工程的2个测量数据拟合实例中,得到堆芯功率曲线和熔融液滴在冷却剂中运动特性曲线,将2条曲线的拟合结果进行了比较。结果表明,ACO-LSSVR具有较高的拟合精度且无需对数据分段确定拟合函数。      

核医学影像中单光子定位的最小二乘方法

本文系统地研究了单光子定位中的基本问题，给出了加权定位的性能分析和工程设计的方法，提出了一种克服加权定位方法弱点的最小二乘定位的新方法。     

基于最小二乘法的航空?能谱解析

在天然辐射环境下,无法找到仅含单一天然放射性系列的近似无限大地层用于获取航空γ谱仪的响应谱,这是导致无法利用最小二乘法解析航空γ能谱的关键问题所在。本文基于介质互换原理、地层模块化与分能区多次模拟的思想,通过构建Monte Carlo组合模型,从而获得了含不同放射性物质的任意形状地层上空航空γ谱仪的响应谱。依据航空γ能谱测点上γ辐射来源与石家庄动态带分析,建立了一套可靠的最小二乘法航空γ能谱解析模型。通过对野外10 km测线分析发现,当地层含量大于4×10~(-6)时,该方法与标准方法分析结果相当。同时该方法为人工放射性核素响应谱的剥离提供参考。     

压水堆堆芯pin-by-pin计算环境效应处理模型研究

栅格非均匀计算过程中采用的全反射边界条件近似带来的中子射流效应和中子能谱干涉效应等环境效应对栅元均匀化常数具有较大影响。为在全堆芯pin-by-pin计算中处理环境效应带来的影响,本文从两个方面进行了计算分析。首先,基于棋盘式多组件问题对栅元均匀化群常数相对误差及各能群栅元不连续因子相对重要性进行了分析,可发现在等效均匀化常数中,热群不连续因子对全堆芯pin-by-pin计算精度的影响最重要;其次,基于最小二乘法建立了热群栅元不连续因子和堆芯中子学特征量之间的多项式函数关系,利用参数化技术提出了热群常数堆芯在线计算方法,其中堆芯中子学特征量包括扩散系数、移出截面、中子源项、归一化中子通量密度等。采用C5G7基准题和KAIST基准题进行了数值验证,计算结果表明,热群常数堆芯在线计算方法能有效降低全堆芯pin-by-pin计算特征值和棒功率相对误差,对处于不同燃料组件交界面附近的栅元,计算精度提升尤为显著。