本文探讨了基于优化遗传神经网络方法对α能谱去噪的研究。在核电子学与探测技术领域，能谱的去噪对于准确快速地获取射线信息至关重要。传统的谱分析方法，如重心法和多项式最小二乘法，存在峰形易变和弱峰易丢失的问题。针对这一挑战，研究者们尝试了各种方法，如小波变换和BP神经网络。
文章中提到，研究人员采用了一种改进的解谱方法，即通过遗传算法优化的BP神经网络（GA—BP）进行能谱去噪分析。这种方法的优势在于，它可以避免BP神经网络陷入局部最小值的问题，同时提高网络的运行效率和泛化能力。遗传算法在优化过程中对网络的权值和阈值进行调整，使网络能更好地适应复杂的数据模式。
实验部分，研究人员利用成都理工大学研发的GM-40金硅面垒探测器组成的α能谱仪，对不同真空度下的Am标准源进行了测量。实验数据包括不同强度的钚源，以模拟实际污染现场的α粒子活度及种类。通过改变测量仓的真空度，研究不同条件对能谱的影响。
在实验过程中，每种真空度下进行五次测量，取平均值作为最终结果。通过遗传算法优化的BP神经网络，对这些实验数据进行训练，以提取能谱中的特征参数，如峰值、左右半宽度和边界。经过反复训练，网络能够输出去噪后的能谱结果。
结果显示，遗传算法优化后的BP神经网络在能谱去噪上的表现优于未优化的网络。这种方法不仅提高了去噪效果，而且对于解决α能谱的重叠和拖尾问题更为有效，尤其对于污染现场α粒子活度及种类的准确测量有显著帮助。
总结来说，本文提出了一种创新的能谱去噪技术，即结合遗传算法优化的BP神经网络，以克服传统方法的局限性。这种方法有望在核电子学和探测技术中提供更精确的能谱分析，对于放射性物质检测和环境监测具有重要意义。未来的研究可能进一步探索这种方法在其他类型射线谱分析中的应用，以及如何进一步提升其性能和效率。
