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基于RBF神经网络的γ能谱分析的中期报告 中期报告 本文基于RBF神经网络对γ能谱分析进行了研究，目前已完成研究工作如下： 1.数据预处理 对实验采集的γ能谱数据进行了预处理，包括峰位、峰宽、面积和噪声等参数的提取，以及数据的归一化处理。 2.构建RBF神经网络模型 采用MATLAB软件中的nntool工具构建RBF神经网络模型。其中输入层有13个神经元，隐含层有25个神经元，输出层有1个神经元。 3.网络训练 将预处理后的数据按照4:1的比例划分为训练集和测试集，训练集包括440个样本，测试集包括110个样本。采用交叉熵作为损失函数，采用梯度下降法进行网络参数的优化。在训练过程中，记录了训练误差和测试误差，用于评估网络的拟合效果。 目前研究工作已完成了以上三个部分，目前正在进行的工作有： 1.网络调参 通过网络调参，优化网络的结构和参数设置，以提高网络的拟合效果和泛化能力。 2.结果分析 分析网络的预测结果，对网络的性能进行量化评估，包括误差分析、拟合度分析等。 3.应用研究 将研究结果应用于实际问题，进行实际应用研究，如辐射剂量监测、核物质鉴别等。 以上是目前已完成和正在进行的工作，未来还需继续探索更加高效的分析方法，以提高γ能谱分析的精度和实用性。