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神经网络模型在X射线图像融合中的应用被引量：4: 2011年; 当前航空安全形势紧张,所有国家都正在加强其安全检测系统。鉴于危险物品的特殊性,对含有危险物品的行李包的X射线图像进行模拟是一种有效培训安检人员的方式。这种模拟方式可以增强安检人员对不同背景环境下危险物品X射线特征的敏感度。在本文中,首先对X射线图像融合的物理过程进行了分析并且介绍了当前此领域中普遍使用的融合算法,随后采用三层前馈神经网络模型对物理过程进行仿真从而实现X射线图像融合的目的,并与传统融合算法进行了实验比较。结果表明对于X射线图像融合,神经网络模型在融合精度及效果方面有极大的优势。; 张健王学武孙运达; 关键词：神经网络

利用高能X射线小角度散射的双能成像物质识别方法初步研究: 利用双能X射线成像技术检测行李货物时,可以测得被检物的等效原子序数实现物质识别,其中双能X射线的能谱特性和差异对物质识别精度起决定性作用。X射线与物质发生相互作用产生的前向小角度散射的能量显著低于初始入射射线的能量,与初...; 王学武钟华强李清华张健康克军; 文献传递

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国家自然科学基金(10705018)