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利用人工神经网络进行激光等离子体诊断 被引量:1

Laser Plasma Spectral Diagnostic Using a Neural Network
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摘要 利用前馈神经网络对激光等离子体打靶实验中所得的X光光谱数据进行处理,可以方便地求出等离子体的电子温度和电子密度等参数。在对网络的训练时采用误差信号反向传输算法,训练后的神经网络能够有效地对X光光谱数据进行处理。文中给出了用此法算出的Mg等离子体电子温度和电子密度的空间分布轮廓,与用传统方法所得的结果完全吻合。 A feed forward neural network is applied to the analysis of K-shell X-ray line spectra from a laser produced plasma, and to the accurate determination of the plasma parameters. After training on error backpropagation algorithm, the network can effectively produce the electron temperatures and the electron densities. The use of this method for X-ray is illustrated. Spectroscopy of a high density and high temperature Mg plasma is illustrated. The both parameters are produced, and agree well with the results from conventional method.
出处 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1996年第4期500-503,共4页 Acta Optica Sinica
关键词 神经网络 X射线光谱 激光等离子体 诊断 neural nelwork, analysis of X-ray line spectra
  • 相关文献

参考文献1

  • 1韩申生,Chin Phys Lett,1994年,11卷,5期,277页

同被引文献1

  • 1陈金龙.计算机辅助散斑计量技术及其在粘接界面质量检测研究中的应用[M].天津:天津大学,1996..

引证文献1

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