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龙图腾网恭喜中国人民解放军陆军勤务学院申请的专利一种基于主成分分析和线性回归的伽马能谱道偏移和峰面积变化修正方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118113983B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410097910.X，技术领域涉及：G06F17/18；该发明授权一种基于主成分分析和线性回归的伽马能谱道偏移和峰面积变化修正方法是由曾晨浩;段中山;秦冰;冯孝杰;林源野;孙荷;路浩源设计研发完成，并于2024-01-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于主成分分析和线性回归的伽马能谱道偏移和峰面积变化修正方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于主成分分析和线性回归的伽马能谱道偏移和峰面积变化修正方法，涉及伽马能谱修复技术领域，包括对K、U、Th的ROI区进行FSVD弱信息的提取分析，确定引起变化的ROI区；对ROI区采用主成分分析方法，分析背景测量值和加入人工放射性核素后受弱信息影响的值，提取主成分，确定不同道址计数的权重；基于权重因子，采用线性回归分析，构建能谱修复数学模型；通过能谱修复数学模型，对加入人工放射性核素后的能谱数据进行修复；比对修复前后的特征峰道址和峰面积，验证道址偏移和峰面积变化修正结果。本发明能够有效地降低人工放射性核素对K、U、Th的ROI区的计数贡献引起的峰位偏移和峰面积变化，提高了峰面积计算的准确性。

本发明授权一种基于主成分分析和线性回归的伽马能谱道偏移和峰面积变化修正方法在权利要求书中公布了：1.一种基于主成分分析和线性回归的伽马能谱道偏移和峰面积变化修正方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，对系统进行校准，获得背景测量数据和受人工放射性核素影响的测量数据，对K、U、Th的ROI区进行FSVD弱信息的提取分析，确定引起变化的ROI区；步骤S1的具体过程为：测量获取无人工放射性核素干扰的K、U、Th的背景伽马能谱矩阵B；加入人工放射性核素干扰，测量获取受到干扰的K、U、Th的伽马能谱矩阵A；对背景矩阵Bn×m执行奇异值分解，获取奇异值矩阵Λ，取Λ矩阵的前r列分量，忽略Λ矩阵的其他列的元素，并将其设置为0，重构背景伽马能谱数据矩阵B'；将重构背景伽马能谱B'和混合伽马能谱矩阵A结合起来构造线性回归分析矩阵Cn×（m+p），采用高斯-马尔科夫线性回归方法对矩阵C进行分析，得到估计参数β，通过对β的分析进行弱信息的提取分析，确定引起K、U、Th变化的ROI区；其中，β的个数为1024；S2，对ROI区采用主成分分析方法，分析背景测量值和加入人工放射性核素后受影响的值，提取主成分，确定不同谱道计数的权重因子；S3，基于权重因子，采用线性回归分析，构建能谱修复数学模型；步骤S3的具体过程为：将步骤S2中计算得到的不同谱道计数的权重因子值x1和测量获取受到干扰的K、U、Th的伽马能谱矩阵A对应ROI区的各谱道平均值x2作为自变量，将测量获取无人工放射性核素干扰的K、U、Th的背景伽马能谱矩阵B对应ROI区的各谱道平均值y作为自因变量；通过观测自变量和因变量，采用线性回归分析，求得权重因子值的系数b1、受到干扰的K、U、Th的伽马能谱矩阵A对应ROI区的各谱道平均值的系数b2和常数b3，统称为回归系数；构建数学修复模型：y=x1×b1+x2×b2+b3;S4，通过能谱修复数学模型，对加入人工放射性核素后的能谱数据进行修复；S5，比对修复前后的特征峰谱道和峰面积，验证谱道偏移和峰面积变化修正结果。

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