基于压缩感知和GA-PSO算法的中子源能谱解谱方法

本发明公开了一种基于压缩感知和GA‑PSO算法的中子源能谱解谱方法，适用于利用多球中子谱仪进行中子能谱测量。该方法首先在压缩感知方法中利用离散余弦变换构造稀疏字典，正交匹配追踪算法进行稀疏重构，从而获取到初始化粒子群，解决了传统方法中初始种群质量低的问题；随后结合遗传算法和粒子群优化算法，通过交叉、变异和动态惯性权重策略优化粒子群，实现中子能谱的高精度展开。实验结果表明，该方法在解谱精度和运行效率上显著优于单一CS或GA‑PSO方法，均方根误差降至0.055，运行时间从数小时缩短至8秒左右。本发明适用于中子源的能谱分析，为核物理、辐射防护等领域提供了高效、精确的解谱方案。