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摘要：本发明公开了一种辐射场异常监测数据自动识别方法及系统，本发明涉及辐射监测技术领域，包括以下步骤：通过采集历史医疗场所产生的辐射场中各监测节点的辐射剂量率数据；对采集数据进行特征提取，得到特征值；将得到的特征值作为样本，并以对应的所述状态标记作为标签，对初始神经网络进行训练，以获得辐射剂量率状态判定模型；采集各监测节点的辐射剂量率实时数据，提取实时数据的特征值作为完成训练的辐射剂量率状态判定模型的输入，得到各监测节点存在异常情况的概率，根据生成的异常情况概率生成若干个局部判决，将局部判决与各监测节点的漏判率和错判率进行信息融合，生成融合中心判决，根据融合中心判决最终确定辐射场中是否存在异常情况。
主权项：1.一种辐射场异常监测数据自动识别方法，其特征在于，具体步骤包括：获取历史若干等长时间段内医疗场所产生的辐射场中各监测节点的异常状态辐射剂量率数据和正常状态辐射剂量率数据，所述异常状态和正常状态分别为会对人体产生影响和不会对人体产生影响的两种状态；根据采集的辐射剂量率数据提取数据时域特征值，所述时域特征值包括最大值、最小值、均值和标准差；根据得到的数据时域特征值作为样本，并以对应的所述状态标记作为标签，对初始神经网络进行训练，以获得辐射剂量率状态判定模型；获取医疗场所产生的辐射场中各监测节点的实时辐射剂量率数据；从实时辐射剂量率数据中提取实时时域特征值，将所述实时时域特征值输入所获得的辐射剂量率状态判定模型中，获得各监测节点的辐射剂量率属于异常状态的概率；根据各监测节点的辐射剂量率属于异常状态的概率与预设的异常状态概率阈值相对比，得到各监测节点的局部判决结果；将各监测节点的局部判决结果与各监测节点的漏判率和错判率结合，进行信息融合，生成融合中心判决，根据融合中心不同的判决结果，判断辐射场是否出现异常监测数据。
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百度查询： 中国建筑第八工程局有限公司 合肥离子医学中心有限公司 一种辐射场异常监测数据自动识别方法及系统
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