T E L KO M NI K A ,  V ol . 14,   N o. 3,  S ept em ber  20 16,   pp.   10 16 ~ 102 3   I S S N :  1 693 - 6 930 ac c r edi t ed  A   b D IK T I,  D e c r e e  N o 58/ D I K T I / K ep/ 2013   D O I :   10. 12928/ T E LK O M N I K A . v 1 4 i 3 . 3544      10 16       R ec ei v ed   M ar c h 7 ,  2 01 6 ;  R ev i s ed  May  19 ,  20 1 6 ;  A c c e pt ed  J u ne  3 ,  2 01 6   Reco g n it i o n  o f  F issio n   S ig n als Based  o n   W a v e l et   A n a l y sis  an d  N eu r al Ne t w o r k       L i  L i * 1 ,  L i u  K e q i 1 ,  H u  G en 2   1 S out W e s t  U ni v er s i t y  of   s c i e nc e &   t ec hnol ogy   2 I ns t i t ut e of  N u c l ear  P hy s i c s  a nd  C he m i s t r y ,  C hi n a A c a de m y  of  E ng i ne er i ng  P hy s i c s   C i t y  of  M i any ang,  C hi n a t e l p: 8 61388 117 3156   * C or r es po ndi ng a ut hor ,   e - m a i l:   l i l i _s w us t @ y aho o. c om       A b st r act   B ec au s e of  t h e par t i c ul ar i t y  of  t he ur ani um  c om ponen t s ,  t h e  nonde s t r u c t i v e m eas ur i ng t e c hni qu is   ne eded  t de t ec t   t he  r a di o ac t i v i t y   of   t he  c om pone nt   i c er t ai c on t ai n er   an i de nt i f y   t hei r   pr o per t y   t o   r ec og ni z e al l  k i nd s  of  ur ani um  c om pone nt s .  T hi s  pa per  e s t a bl i s he s  a s et  of   s am pl e s  w i t h t he s am s ha pe,   di f f er ent   w ei g ht   and  ab und anc of   ur ani um   by   s i m ul at i on.   S ec on dl y   t he  c r o s s - c or r e l at i on  f unc t i on  of   t i m e - r el at i on s i g nal   bet w een t he s o ur c e det e c t or   an t h d et ec t or   c ou l d be c al c ul at ed .   L as t l y  t h r es ul t   of  c r o s s - c or r el at i on f un c t i ons   i s  t hr ou gh m i c r o - w a v el et  an al y s i s  t o  obt ai n f eat ur e v ec t or  w hi c i s   r el at ed t o t he   qual i t y   and a bun dan c e pr oper t y  of  t ar get   ur ani um  c om pon en t s .  T h i s   v ec t or  i s  u s ed t o t r a i neur al  net w or k   and h el t o i dent i f y   t he  qua l i t y   and a bund an c e of  un k now ur ani um  c om pone nt s .     Ke y w o rd s :   m i c ro - w av e l et  ana l y s i s ,   neur al  n et w or k ,   ur a ni um  c om pone nt .     C o p y r i g h t   ©   20 16 U n i ver si t a s A h mad  D ah l an .  A l l  r i g h t s r eser ved .       1 .  I n tr o d u c ti o n   T he  det ec t i o of   ur an i um   c om ponent s   i s   an  apor i i t he  n uc l ear   d i s ar m a m ent . N uc l ear   c o m ponent s   i nc l u de  ur a ni um   c o m ponent s   an p l ut oni um   c o m ponent s . B ot t he  i nt ens i t y   of   s pont a neo us   f i s s i on  of   neu t r ons   and  gam m a - r a y   i m et al   ur an i um   ar w e ak ,   and  w i t s t r ong l y   s e lf - s hi el d i ng  ef f ec t .  S o i t  i s  di f f i c ul t  t det ec t  m et al  ur a ni um  t hr ough  pas s i v det ec t i ng  m et hods   [1 - 3] .   S om e r es ear c hs  bas ed o n ac t i v i nd uc i ng   m et hod,   w hi c h  m a k es  t he ex og e nous  n eut r o ns   ent er  ur a ni um  c o m ponent s  and pr o duc e s c at t er i ng ,  abs or bi ng  and  i n duc e f i s s i ons  b y  ac t i v e   i nd uc i ng   ur an i um   c o m pone nt s   [ 4] ,     i n di c at t h at     t he  n eur ons   pr o duc e b y   i nduc e f i s s i ons   ar e   s c at t er ed or  c aus nex t  g ener a t i o n i n duc ed  f i s s i ons ,  m ul t i - gener a t i o n f i s s i ons  c oul d f or m  a  f i s s i on c hai n,  a nd t h e n eut r ons  on t he s am e c hai ar r el at e d   [5 ,   6] .   I f  t he r el at i on - s hi p c ou l d b e   s a m pl ed  ,  des c r i be d,  and r egu l ar ,   t he r ec og ni t i o n of  n uc l ear  c om ponent s  c oul d b e gi v en t hr o ugh   ana l y s i s  t he r e l at i o ns hi p  be t w een  t he  c har ac t er i s t i c  s i g nal   of  c o m ponent s   and  t he i r  f eat ur es .   B eac us of  t he ex per i m ent al  da t a f r o m  ac t i v e i nduc i ng   m et hod ar e d i s per s e,   v ar i e d and   m a s s i v e.  T he r el at i on - s h i p  i s   v er y  h ar d t o ex t r ac t e d and d es c r i bed.  T r adi t on al  m at h m at i c s   t heor y   i s  har d l y  t o w or k   out  t he r e l at i o n - s hi p f unc t i on or  des c r i be m odel  f or  r ec ogni t i on  of   ur ani um  c o m ponent s  i n s h or t  t i m e and  ef f ec t i v e   [1 6] .   T hi s  paper  d ev ot es   w or k s   t o bu i l t   w a v e l e t   pac k et  ana l y s i s  m et hod t o  ex t r ac t  t he f eat ur e s i gn al s  of  ur an i um  c o m ponent s   a nd  us e a  B - neur a l  n et w or k  t o i den t i f y   t he pr o per t y  of  ur a ni um  c om ponent s .   T he m i c r o - w av el et  an al y s i s   i s   v er y   ef f i c i ent  t o dea l   w i t h t he di s p er s e s i gna l s  and n eur al  n et w or k  i s  hel pf ul  t bui l d des c r i b e   m odel  f or  v ar i e d an d l es s - r el at ed dat a .       2.   R e sea r ch  m et h o d   T he   m eas ur e m ent   m odel  i s  as   F i gur e 1 b y  us i ng a c t i v e m et hod t o det ec t  ur ani um   c o m ponent s .   I F i g ur e 1,   t he t i m e det ec t or  1 i s  us e d t o c apt ur e t h e s i g nal s  s uc h as  f i s s i on   f r ag m ent s ,   al p ha  par t i c l es   and  et c ,   w hi c al l   i nd uc ed  b y   neu t r on  s o ur c e.   T he  d e t ec t or   and   3   ar us ed  t o bt a i t he  n eut r ons   and  γ   r a y s   w hi c i ndu c ed  b y   n eut r on  s o ur c f r o m   t he  ur ani um   c o m ponent s .  T he neu t r on  s our c e i s   m ai nl y  m ade o f   2 52 C f ,  w h i c h gen er at es  4  neut r ons  a nd   phot ons   i e v er y   s p ont a neou s   f i s s i on.   T he  neut r o n s   and  γ   r a y s   f r o m   s pont an eous   f i s s i on  of   neut r o n s our c e br e ak  i nt o t he ur an i um  c o m ponent s  an d pr oduc e c hai n r eac t i on.  T he de t ec t or  1 ,   2,  3  w ou l d c ap t ur e t h e t i m r el at ed  i m pul s e s i gna l  of  new  n eut r ons  pr o duc e d b y  f i s s i on of   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NI K A     I S S N :  1 693 - 6 930       R ec ogn i t i on  of  F i s s i on  S i gn al s  B as ed o n W av el et   A na l y s i s  and N e ur al  N et w or k   ( Li  Li )   1017   ur ani um  c o m ponent s .  U r an i um  c o m ponent s  ar e t he t ar get  of  f i s s i on s i gnal s  f eat ur e ana l y s i s  an d   r ec ogni t i o n b as ed o B P   n eur al   net w or k  i n t hi s   pap er .       F i gur e   1 M eas ur em ent  m o del  s k et c h m ap of  ac t i v de t ec t i n g ur an i um  c o m ponent s       2. 1.   T h S i m u l a ti o n  o f th e   F i ssi o n   S ig n a ls  b y   A c ti v e  I n d u c i n g  U r a n i u m  C o m p o n en t   T o pr ot ec t  t he pr i v ac y  of  s our c e dat a,  a l l   dat a of  t he  ac t i v e de t ec t  ex p er i m ent  i n t hi s   paper   ar e c ha nge d a nd  ad ded t he  no i s e - par t  o n t i m e - l i ne.  A c c or di ng  t o t he ac t i v e  f i s s i on t he or y ,   k i nds   of   c y l i nd er   s am p l w i t di f f er ent   w e i g ht   ar e   s e l ec t ed   as   t h ex p er i m ent   t a r get s ,   an t h e   w ei g ht   s uc h   as   2 0k g,   16k g,   12k &   10k g.   T he  c y l i n der   s am pl es   ar w i t h   di f f er ent   h ei ght   an r adi us .  E ac h s am pl e has  4 t y p es  c onc ent r at i on of  U 23 5( 0. 2 w t % 36. 0 w t % 5 0. 0w t % 93. 15 w t % ) .   T hus  t he c r os s - c or r el at i on  f unc t i o n s ho ul d  be c al c u l at e d t o w ar d t h e 1 6 gr ou p d at a.   F i gur e  2 s h o w s  t h e c or r el at i on - f unc t i ons  of  f our  ur a ni u m   c o m ponent s  s am pl es   w i t h f i x ed   m a s s   of   20k and  d i f f er ent   dens i t i es ---   0 .2 w t% ,   3 6 .0 w t% 5 0 .0 w t% 9 3 .1 5 w t% ,   F i gur s ho w s   t he c or r e l at i on - f unc t i ons   of  f our  s am pl es  w i t h  f i x ed  d ens i t y   of  36. 0 w t %   and  d i f f er ent   w ei ght -- -   20k g,  16k g,  12k g and 10k g.  I F i gur e  2,   t he  c or r el at i on - f unc t i ons  c ur v of  f i x ed w ei ght  ( 20k g)   and  d i f f er ent   dens i t i es   ( r es pec t i v e l y   0. 2 w t % ,   36. 0 w t % ,   50. 0 w t %   a nd  9 3. 15 w t % )   c ons i s t s   of   t w o   peak s .  Mor eov er ,   f our   c ur v es  f r o m   0ns   t 20ns   ha v no  ob v i ous   d i f f er enc e,   and  f r o m   20ns   t o   60ns  t h e   c ur v es  s pl i t .  T he r eas on  i s  t hat  n eut r o ns  i n t h i s  phas w as  gen er at e d m ai n l y   b y  f i s s i o of  ur ani um  c o m ponent s ,  an d t he s i g na l s  of  t hi s  phas ar e r el at ed t dens i t y  of  c om ponent s .  T he  f eat ur es  of  s i gnal s  al s o ar e af f ec t ed  b y  t i m e.  I t  i s  o bv i ous  t ha t  i F ig ur e 3 t h e f i r s t  peak  of   c or r el at i on - f unc t i o ns  c ur v e  i s  r el at e d t o  t h w ei g ht   of  c o m ponent s ,   and  c or r el at i o n - f unc t i ons   f r o m  20ns  t o 60ns  ar e al s o r el at ed t o t he  w e i g ht  of  c o m ponent s  a nd af f ec t ed b y  t i m e.  S o b y   ana l y z i ng t h e c or r el at i on - f unc t i o ns  of  ur ani um   c o m p onen t s ,  t he f eat ur es  r ef l ec t ed t he  w e i g ht   and  abu nda nc e of  t ar ge t  c o ul be  got   [ 7,   8 ].             F i gur e   2 S our c e - d et ec t or  c r os s - c or r el at i on  f unc t i ons  f or  ur ani um  c o m p onen t s  of  di f f er ent   abun danc es   and f i x e d m as s  ( 20k g)   F i gur e   3 S our c e - d et ec t or   c r os s - c or r el at i on  f unc t i ons  f or  ur ani um  c o m p onen t s  of  di f f er ent   m a s s es  and f i x ed de ns i t y  ( 36% w t  U - 235)       2. 2.  E xt r act s   th e   F e a tu r e s  o F i ssi o n  S i g n al B as ed   o n   W av el et  P a cket   A n al ysi s M et h o d     W av el et  t r ans f or m  i s  a pr oc es s i ng a nd an al y z i ng m et hod f or  s i gna l s  of   m ul t i - sca l e s w i t h   good t i m e - f r equenc y   l oc a l i z ed f eat ur es  [ 9 - 11] ,  s i t  i s  v er y  s u i t a bl e f or  pr oc es s i ng nuc l ear   s i gna l s  of  f i s s i on neut r o n s  w i t h t r ans i en t  an d t i m e - v ar y i n g c har ac t er i s t i c s .  U s ual l y ,   w a v e l et   dec om pos i t i on o nl y   dec om pos es  l o w - f r equenc y  c o ef f i c i ent s  i nt o t w o par t s ,   w h i l w av el e t  pac k et   ana l y s i s  f ur t her  dec om pos es   f r equenc y  of  w av el e t  s pa c e bas ed on b i nar y  s y s t em   m anner  w hi c h   m a k e s  w a v e l et  p ac k et   ov er c om t he  pr obl em  of  hi gh  t i m e r es ol ut i on b ut   l o w  f r eque nc y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                            I SSN :  1 6 9 3 - 6 930   T E L KO M NI K A     V o l.   14 ,  N o 3,   S ept em ber  2016  :   10 16     1 023   1018   r es ol ut i on ,  t hus  pr o v i di n g m or e pr ec i s i on anal y s i s  m e t hod f or  s i gna l s .  F i gur 4 i s  t he t hr ee - l ev el   w av el e t  pac k et  dec om pos i t i on s t r uc t ur di a gr am .           F i gur e   4 T hr ee - l e v e l   w av el et  pac k et  dec om pos i t i o n s t r uc t ur e d i agr am       A s   i t   c oul be  s ee f r o m   t he  w av el et   pac k et   dec om p os i t i on  s t r uc t ur di a gr am ,   w av el e t   pac k et  dec om pos i t i on c om par t m ent al i z es  f r eque nc y - ban d t o m ul t i - l e v e l s  and f ur t he r   dec om pos es   hi gh - f r eque nc y   w h i c i s   no  s u bs ec t i on  i n   w av el et   d ec om pos i t i on .   W av e l et   pac k et   dec om pos i t i on c ou l d s el f - a dapt i ng c ho os e hom ol og ou s   f r equenc y - b and i n ac c or d anc w i t h t he   f eat ur e of  anal y z e d s i g na l s  and m a k e i t   m at c h w i t h f r equenc y  s pec t r um  of   t he s i gn al s  t o   i m pr ov e t he  r es ol ut i ons  of  t i m e do m ai n and  f r equenc y   dom ai n   [ 12,   15 ] .     2. 3.  F e at u r E x tr a c ti o n   S t ep s B a s e d  o n   W av el et  P a cket   A n a ly s is   A f t er   goi n t hr ou gh  de t ec t e s y s t em ,   t he  out put   s i g na l s of   di f f er ent   c o m ponent s   di f f er   i ener g y  s pac e d i s t r i b ut i on,  i n ot her   w or ds ,  t h e t r ans f or m at i on of  out put   ener g y   i nc l ud es  t he   f eat ur e i nf or m at i on   of  t he  c o m ponent s .  T her ef or e,  ex t r ac t i ng t h e f eat ur es  of  c o m ponent s  f r o m   s i gna l s  ener g y   i n e v er y  s u bs pac e di s t r i but i on ,  nam el y   us i n g w av el et  pac k et  t r ans f or m at i on t o   ana l y z s i gna l s   i d i f f er ent   f r equenc y - ba nd  of   m ul t i - l e v e l   dec om pos i t i o c oul m ak unobv i ous   s i gna l s  f r equenc y  f eat ur es  v i s i bl w i t h m ar k ed ener g y - v ar y i ng f or m  i m an y   s ubs pac es  of   di f f er ent  r es ol ut i o ns .  T he f ol l o w i n g i s   bas i c  s t e ps  of  t hi s   m et hod   [1 3 - 1 4] ,   [1 6 ].   St e p 1 D ec om pos e s a m pl i ng s i g nal s   bas ed  on  w av el et   pac k et  dec om pos i t i on .  T he  dec o m pos i t i on   l a y er s ar i n   l i ne  w i t t he  c om pl ex i t y   de gr ee  of   s i g nal s .   E x t r ac t   s i g nal   f eat ur es   of   ev er y  f r equ enc y  e l em ent s  i n t he l as t  l a y er .  I t  ado pt s  t h r ee - l a y er  dec om pos i t i oni n t hi s  pap er ,  and   ex t r ac t s  f r equenc y  e l em ent s of  t he t hi r d  l a y er  r es p ec t i v el y  f r o m   lo w - f r equenc y   t o h i gh - f r eque nc y .   F i gur 4 i s  t h e dec om pos i t i on s t r uc t ur e :  i n t he f i g ur e,  ( i ,  j )  r epr es ent s  t he  j - t n ode of  t he  i - th   l a y er  w her e = , , , . = , , , , , , , ,   and     r epr es ent s  t he d ec om pos i t i on c o e f f i c i ent   at  t h e j - t h no de of  t h e i - t h  l ay er .   S t ep 2:  R es t r uc t ur i n w a v e l et  pac k et  dec om pos es  c oef f i c i ent  a nd ex t r ac t  s i g na l  f r om   ev er y  f r equ enc y   b and.      r e pr es ent s  r es t r uc t ur e d s i gn al   of  I n t h i s   pap er ,  o nl y   no des  of  t h e   t hi r l a y er  ar e an al y z ed,  s o  t he t ot a l  s i g na l  S  c oul d b r epr es ent e d b y  f or m ul a ( 1) :     3 0 31 32 33 34 35 36 37 S S S SS SS SS = + + + + + + +           ( 1)     St e p 3 C om put e t he  t ot a l  e ner g y   of  eac h f r eque nc y   ba nd.   S up pos e t hat    i s  t he  e ner gy   of  r es t r uc t ur ed s i gn al s  , th e n     22 1 | ( )| | ( )| n i j i j i j k E S t dt x k = = =             ( 2)     I n f or m ul a ( 2) ,   () i j xk r epr es ent s   t he k - t h di s c r et e poi nt  am pl i t ud e of  t he r es t r uc t ur ed  s i gna l  at  t he  i - t l a y er   and  t he t h  no de,   and  n r epr es en t s  t he n um ber  of  di s c r et e p oi nt s .   S t ep 4:   S t r uc t ur e f eat ur v e c t or .     01 ( 2 1) [ , , , ] i ii i T E E E =               ( 3)   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NI K A     I S S N :  1 693 - 6 930       R ec ogn i t i on  of  F i s s i on  S i gn al s  B as ed o n W av el et   A na l y s i s  and N e ur al  N et w or k   ( Li  Li )   1019   W h en ener g y  i s  t oo  po w er f ul ,  t he  v a l ue  of   ( 2 1) i i E   get s   b i g ger   t oo,  w hi c h  w i l l  br i n i nc on v e ni e nc e f or  dat a an al y s i s ,  s i t  i s   nee ded  t o u ni f or m i z ener g y .  T he t ot a l  en er g y   of  s i gna l E   is     21 0 i i j j EE = =                   ( 4)     ' 01 ( 2 1) [ , , , ] / i ii i T E E E E =               ( 5)     ' T i s  t he  v ec t or af t er  uni f or m i z at i o n             A s  i t  c ou l db e s een f r om   f o r m ul a ( 4) ,  ener g y  d i s t anc e   i j M   not  on l y  c o unt s  i n en er g y   s i z e  but  a l s o t he  ener g y   di s t r i b ut i on s t at us   on t i m e ax es --- r epr es ent i ng  b y   p ar am et er  t  i n   f or m ul a.  I t hi s  c as e,  c om par ed   w i t h f or m ul a ( 1) ,   i t   c oul d  be t t er   pos t   di s t r i but i on f eat ur e of   ener g y ,  t hus  i s  h el p t e x t r ac t  c o m ponent s   at t r i b ut i ons  f eat ur es .   S o f or m ul a ( 5)  c oul be   r ew r i t t e n as  f or m ul a ( 6) :     ( 2 1) 01 ( 2 1) 1 ' [,, , ] / i i i i i j i j T MM M M = =             ( 6)     2. 4.   F eat u r E x tr a c ti o n   o U r a n i u m   C o m p o n e n ts   F i s s i o n   S i g n a l s   B a s e d   o n   W a v el et   P a c k e t D e c o m p o s i ti o n   I n t h e pr oc es s  of  ac t i v i nduc i ng  ur an i um  c o m pone nt s  f i s s i on,  f i s s i on  s i g na l s  r ef l ec t   abun dan t  i nf or m at i on of  ur ani um  c o m ponent s  at t r i but i ons .   S i t   i s  f eas i bl e t g et  at t r i but i o ns   i nf or m at i on  of   ur an i um   c om ponent s   t hr ou gh  an al y z i n f i s s i on  s i gn al s .   B ut   w h en   f i s s i on  s i gna l s   ar e s t oc has t i c  an non - b al a nc e,   i t   i s  d i f f i c ul t  t obs er v e  i nner  f i s s i on r u l es  of  ur an i um   c o m ponent s  f r om  ex t er nal  c hanges .  I or der  t o f i nd  i t s  i nt r i ns i c  r ul es ,   i t  ne eds  us i ng m oder n   t ec hno l og y  t o pr oc es s  pr i m al  s i gnal s .  T her ef or e,  h o w   t o ex t r ac t   at t r i but i on  f eat ur e i nf or m at i on  f r o m   f i s s i on  s i gna l s   i s   t he  k e y   of   s uc c es s f ul   r ec o gni t i o of   at t r i but i ons   i t he  at t r i but i on s   r ec ogni z i ng  pr oc es s .  T he  ex t r ac t ed  f eat ur es   s houl be  s uf f i c i ent s ens i t i v t di f f er ent   at t r i b ut i ons ,   w h i c h r equ i r es  t he   f eat ur e ex t r ac t i on m et hod c ou l d ex t r ac t  at t r i but i o n i nf or m at i on  t hat   hi des   i s i g na l s .   W av el et   t r ans f or m at i on  i s   f i t   f or   f eat ur ex t r ac t i on  of   non - ba l anc s i g na l s .   A t  pr es ent ,   w a v e l et   ana l y s i s  has  b een  ap pl i ed  t o f eat ur e  ex t r ac t i ons  of  m any   s i gna l s  an ac hi e v e d go od r es u l t s .     I n t he  ac t i v i nd uc i ng  ur a ni um  c o m ponent s  f i s s i on,  i t s  ener g y  s pac di s t r i bu t i on  of   out p ut   s i gn al s   i nc l ud es   abu ndan t   at t r i but i on  f eat ur i nf or m at i on.   T her ef or e,   i t   m a k es   unob v i ou s   s i gna l s  f r equenc y  f ea t ur es  t o ap pear   w i t h m ar k ed ener g y - v ar y i n g f or m  i n m an y   s ubs pac es  of   di f f er ent  r es ol ut i ons  b y   ex t r ac t i ng a t t r i b ut i on f eat ur es  f r o m   s i gnal s  e ner g y  i n e v er y  s u bs pac e   di s t r i b ut i on,   nam el y  a nal y z i n g s i gn al s  of  di f f er ent  f r equenc y  ba nd af t e r   m ul t i - l a ye r   dec om pos i t i on  w i t w a v e l e t  pac k et  t r ans f or m at i on,  an d t hen  ex t r ac t  f eat ur e i nf or m at i on w hi c h   r ef l ec t s  ur ani um  c o m ponen t s  at t r i b ut i ons .     F ol l o w i ng t h e an al y s i s  s t eps  i n I II ,  pr oc es s i n g s o ur c e - det ec t or s  c r os s - c or r el at i o n   f unc t i ons  of  f our  c om ponent s  s a m pl es   w i t h f i x ed m as s  ( 20k g)  and d i f f er ent  dens i t y   ( r es pec t i v e l y   0. 2 w t % ,  36. 0 w t % ,   50. 0 w t %  and 9 3. 1 5 w t % )  g et  t h ei r  ener g y  di s t anc e d i s t r i b ut i on d i agr am  as   F i gur e 5( a )  an d ( b ).   P r oc es s i ng s our c e - de t ec t or ' s  c r os s - c or r el at i o n f unc t i ons  of  f our   c o m ponent s   s am pl es   w i t di f f er ent   m as s es   ( r es pec t i v el y   20k g,   16k g,   12k and   1 0k g)   and  f i x ed  dens i t y  ( 3 6. 0 w t % )  get  t he i r   ener g y  d i s t anc e  di s t r i but i o n  di a gr am  as   F i gur e 6 ( a )   an d ( b )       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                            I SSN :  1 6 9 3 - 6 930   T E L KO M NI K A     V o l.   14 ,  N o 3,   S ept em ber  2016  :   10 16     1 023   1020         F i gur e   5( a ) .  E ner g y  d i s t anc e di s t r i but i o di a gr am  of  ur ani um  c o m po nent s   w i t h f i x ed   m a s s  ( 20 k g)  and d i f f er ent  dens i t i es   ( r es pec t i v 0. 2 w t % 2 35U   an d 36. 0 w t % 2 35U )   F i gur e 5( b ) .  E ner g y  d i s t anc e di s t r i but i o di a gr am   f or  ur ani um  c o m ponent s   w i t h f i x ed   m a s s  ( 20 k g)  and d i f f er ent  dens i t i es   ( r es pec t i v e 50 . 0 w t % 235 U  a nd  93. 1 5 w t % 2 35U )             F i gur e   6( a ) .  E ner g y  d i s t anc e di s t r i but i o di a gr am  f or   ur ani um   c o m ponent s  w i t h di f f er ent   m a s s es  ( r es pec t i v e 2 0k g and16k g)  and  f i x ed  dens i t y  ( 3 6. 0 w t  % )   F i gur e   6( b ) .  E ner g y  d i s t anc e di s t r i but i o di a gr am   f or  ur ani um  c o m ponent s   w i t di f f er ent   m a s s es  ( r es pec t i v e 1 2k g and10k g)  and  f i x ed  dens i t y  ( 3 6. 0 w t  % )       T e1,   T e 2,   T e3  and  T e4  r es pec t i v el y   r e pr es ent   en er g y   di s t a nc f eat ur e   v ec t or s   of   ur ani um   c o m ponent s  of   di f f er ent  dens i t i es  ( r es pec t i v e l y  0 . 2 w t % ,  36. 0 w t % , 50. 0 w t %  an d   93. 1 5 w t % 2 35U )   an f i x ed m a s s   ( 20 k g) .   T m 1 T m 2 T m and  T m r es pec t i v e l y   r epr es e nt   ener g y   d i s t anc f eat ur v e c t or s   of   ur ani um   c o m ponen t s   of   di f f er ent   m as s es   ( r es pec t i v el y   2 0k g,   16k g,  12k g and1 0k g)  and f i x ed de ns i t i es  ( 36. 0 w t % 2 35 U ) .       2. 5 . Id e n t if ie s   M asses a n d   A b u n d a n c e  o U r a n i u m  C o m p o n e n ts  B a s e d   o n  B P   N eu r a l   N et w o r   I n ac c or danc w i t h t op ol o gi c al   s t r uc t ur e and op er at i on  m ode of  net w or k ,  neur al  ne t w or k   m odel s  i nc l ud e f eed - f or w a r d m ul t i - l a y er   net w or k   m o del ,  f eed bac k  r ec ur s i on net w or k   m odel ,   r andom  net w or k   m odel   and et c .  T he m at ur m od el   i pat t er r ec ogn i t i on  i s   er r or  B ac k   P r opa gat i on  ( B P )   m odel ,   w hi c i s   on of   f eed - f or w ar d   m ul t i - l a y er   n et w or k   m odel s .   B P   ne t w or k   has   not   onl y   i np ut   an ou t p ut   no des ,   bu t   al s m ak es   o ne  l a y er   or   m an y   l a y er s   w i t c onno t at i v e   nodes .  F or   i np ut   i nf or m at i on,   B P  pr o pag at es   t o c o n not at i v l a y er s  n od es  at  f i r s t ,  and  t h en   pr opa g at es  t o ut pu t  nod e s  t hr ough  ou t put   i nf or m at i on  of   c onnot at i v nod es ,   an d f i nal l y   g i v es   out p ut  r es ul t s .  N et w or k l ear ni n g pr oc es s  c ons i s t s  of  t w o par t s --- f or w ar d pr op ag at i o n an d bac k   pr opa gat i on.   Mas s es   of   s a m pl c y l i ndr i c al   c om ponent s i t h i s   pap er   ar r es pec t i v 2 0k g,   16k g,   12k and  10k g,  an d t h e d ens i t i e s  of  eac h d i f f er ent  m as s  c om ponent  ar e r es p ec t i v 0. 2 w t % ,  3 6. 0 w t % ,   50. 0 w t %   an 93. 15 w t % ,   w hi c am ount   t 1 c om ponent s   s am pl es .   I t   i nc l u des   t w s im u la t io n s :   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NI K A     I S S N :  1 693 - 6 930       R ec ogn i t i on  of  F i s s i on  S i gn al s  B as ed o n W av el et   A na l y s i s  and N e ur al  N et w or k   ( Li  Li )   1021   t he f i x ed  m as s  w i t h d i f f er ent   dens i t i es  an d t he  di f f er ent  m as s es  w i t h f i x ed  de ns i t y .  I t  f i r s t l y   pr oc es s es  and an al y z es  r el e v a nt  s i m ul at i o n da t a,  a nd t he n pr oc es s es   w i t w av e l et   pac k et   dec om pos i t i on ,   a nd   f i nal l y   get s   t he i r   e ner g y   di s t a n c f eat ur v ec t or s   w h i c h   ar t ak en  as   l ear n i n g s am pl es  of  B P  n eur al   net w or k .   T ar get  out p ut  T 1[ 1 6]  a nd T 2[ 16]  r epr es ent  t h e   m a s s es  and U 23 5ab und an c es  of  ev er y  s am pl e.       20 20 20 20 16 16 16 16 12 12 12 12 10 1 0 10 10; 1 0.2 36 50 93.15 0.2 36 50 93.15 0.2 36 5 0 93.15 0.2 36 50 93.15 T =     20 16 12 10 20 16 12 10 20 16 12 10 20 1 6 12 10; 2 0.2 0.2 0.2 0.2 36 36 36 36 50 50 50 50  93.15 93.15 93.15 93.15 T =             F i gur e   7 ( a ) T r ai ni ng c ur v of   f i x ed m as s   c o m ponent s   F i gur e   7 ( b ) R ec o gn i t i on r e s ul t s  of  f i x ed m as s   c o m ponent s             F i gur e   8 ( a ).   T r ai ni ng c ur v of  f i x ed abun danc c o m ponent s   F i gur e   8 ( b ).   R ec o gn i t i on r e s ul t s  of  f i x ed  abun danc e  c om ponent s       A c c or di n g t o K ol m ogor o v  t heor em  of  neur al   net w or k  t heor y ,  3 - l a y er  B P  net w or k   w i t f ul l   l ear n i n m odel   c oul da ppr o x i m at t an y   f unc t i on.   T hi s   paper   c hoos es   3 - l a y er   B P   net w or k ,   and  nam e a B P  net w or k  w i t h s i ngl e h i dd en  l a y er .  I npu t  l a y er  nod es  of  t he  net w or k  ar e det er m i ned  b y   t he  i n put  v ec t or  d i m ens i on   w h i c i s  8  her e,  s t he  i nput  l a y er  no des   ar 8 t o o.  O ut put  l a y er   nodes   ar det er m i ned b y   t he  out p ut  v ec t or  di m ens i o w h i c i s  2  her e.  T her i s   no  t heor et i c al   gui danc e  i n a l l  B P   net w or k  about  t h e s e l ec t i on  of  h i dd en  nod es .  E x c es s i v n et w or k  nodes   w oul ex p and  t h e t r a i ni ng  t i m e and d i m i ni s h g ener a l i z at i on  c apac i t y   as   w e l l  as   t he pr edi c t i v e   abi l i t y   of   t he  n et w or k ,   w h i l i ns uf f i c i ent   n et w or k   nodes   c oul not r ef l ec t   t h r el at i o ns hi p   bet w e en t he f ol l o w - up  v a l u e and t he pr ec ur s or  v a l ue,   w hi c l ea ds i ns uf f i c i en c y  of   m odel i ng.  T he   num ber  of  hi dden  l a y er  n o de i s s et a t  am ount  of 10 i n t hi s  pa per  af t er  r epe at ed  t r a i ni ng,   and  an8 - 10 - B P   neur a l   net w or k   i s   des i g ned  f r om   hi dden  l a y e r s .   T he  B P   neur a l   net w or k   i s   pr ogr am m ed  and t ak en i nt es t  r u nni ng b y  t he M A T LA B  R 201 0a.  T he   neur a l  net w or k  des i gne d i n t hi s  p aper  t o   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                            I SSN :  1 6 9 3 - 6 930   T E L KO M NI K A     V o l.   14 ,  N o 3,   S ept em ber  2016  :   10 16     1 023   1022   t r ai n s i gna l  en er g y   di s t anc e v ec t or   of  f our  ur ani um  c om ponent s  w i t h f i x ed m as s  and di f f er ent   dens i t i es ,  of  w hi c h t r a i n i n g pr oc es s   and r es ul t s  ar e r e p r es ent ed  as  F i gur e 7( a )  an d ( b ) ,  and t h en   t o t r ai s i g na l s  en er g y   di s t anc v ec t or   of   f our   ur an i u m   c o m ponent s   w i t d i f f er ent   m as s es  and  f i x ed dens i t i es ,   w hi c h  t r ai ni ng pr oc es s   a nd r es u l t s  ar r epr es ent e d as  F i gur e 8( a )   and ( b ).       3. R esu l t a n d  A n a l y s i s   3. 1.   T h e an al ysi s  o f  B P   D ue  t par t i c ul ar i t y ,   s ens i t i v i t y   an c om pl ex i t y   of   t he  r es ear c o bj ec t s ,   t hi s   pape r   c hoos es  a t r ai n i n g m et hod  c om bi ni ng r eal l y  m eas ur ed dat w i t h  s om e noi s a nd s i m ul at i on   dat a.   P ap er   t he c hoos es   one  gr o up  of   s i m ul at i on  da t w i t no i s t t es t   t h ne t w or k .   T he  t es t   r es ul t  of  m as s es  and ab un danc es  ar e as   F i gur e   7 ( b )   and  F i gur e   8( b ).  F r om  t he  ana l y s i s  r es ul t s   in   T ab l 1 a nd   T abl e  2,  i t  i n di c at es  t ha t  pr e di c t e v a l u e  bas e d o B P  ne ur al  n et w o r k  des i gn ed  i n   t hi s  pap er  i s  c l os er  t o t he t r ue v a l u e.  A v er a ge r el at i v er r or  i T abl e   1  is  o n l y   0. 48 % ,  and 1. 96 %   in   T abl e   2 .   A s  f or  t he  de ns i t y   pr e di c t i on ,  t h av er age  r e l at i v e er r or   i s  r es pec t i v el y  t o 27 . 49%  an d   25. 3 5% .  I t  a l s o i nd i c at es  f r om  t he t abl e t hat  f or  hi gh a bund anc e ur ani um ,  t he pr e di c t ed  v a l u e of   i t s  abu nda nc e i s  c l os e t o t he t r ue  v al ue,  b ut  i t   i s  not  f i t  f or  t he l o w  a bun danc e  ur ani um .  T he  r eas on  i s  t h at   onl y   t he  da t a  of  s i m ul at ed f i s s i o n f or  ur a ni um  c o m ponent s   i s  us e d f or  B P  b ut   l ac k   of  r eal i t y   dat a t o adj us t .  I f  enou gh s am pl e of  l ow   den s i t y   c ou l d be us e d i B P ,  t he m et hod of   dec r eas i n t he  n oi s an d   i nc r eas i ng  t he  ac c ur ac y   f or   l ow   abu nda nc ur an i um   w ou l be   dev el ope d.          T abl e 1.    P r ed i c t i on r es u l t s   f or  ur ani um  c o m ponent s  of  di f f er ent  abu nda nc es  an d f i x ed m as s es   t ak i ng en er g y d i s t a nc e of  de t e c t ed s i gna l s  as  f eat ur e  v e c t or s     K g / % wt   R eal   K g / % wt   BP   K g / % wt   E rro r   1   20/ 0. 2   19. 95/ - 1. 20   0. 25/ 116. 6   2   20/ 36. 0   20. 12/ 40. 42   0. 61/ 10. 94   3   20/ 50. 0   20. 07/ 48. 03   0. 36/ 4. 11   4   20/ 93. 15   20. 04/ 92. 19   0. 20/ 1. 04   5   16/ 0. 2   15. 93/ - 2. 72   0. 44/ 107. 3   6   16/ 36. 0   15. 74/ 34. 70   1. 66/ 3. 75   7   16/ 50. 0   15. 98/ 50. 07   0. 12/ 0. 15   8   16/ 93. 15   15. 93/ 93. 13   0. 43/ 0. 02       T abl e   2.   P r ed i c t i on r es u l t s  f or  ur an i um  c o m ponent s  of  di f f er ent  m as s es  and f i x ed  abun danc es   t ak i ng en er g y   di s t anc e of  d et ec t ed  s i gn al s  as  f eat ur v ec t or s     %w t/K g   R eal   %w t/K g   BP   K g / % wt   E rro r   1   0. 2/ 20   0. 17/ 20. 03   0. 15/ 20. 91   2   0. 2/ 16   0. 19/ 16. 10   0. 63/ 8. 11   3   0. 2/ 12   - 0. 13/ 12. 00   0. 02/ 256. 8   4   0. 2/ 10   - 5. 00/ 9. 20   8. 65/ 104. 0   5   36. 0/ 20   35. 88/ 19. 93   0. 35/ 0. 33   6   36. 0/ 16   35. 96/ 15. 91   0. 54/ 0. 11   7   36. 0/ 12   36. 04/ 11. 91   0. 77/ 0. 11   8   36. 0/ 10   36. 00/ 10. 00   0. 00/ 0. 00       3. 2.   T h C o m p a r i s o n   T abl i s   c om par i s on  be t w een  t r ad i t i ona l   ex p er i m ent al   av er ag e - v al ue   ( A V E )   m et hod  B P  m et hod.    B P  m et hod i s   f as t er  and m or e ef f ec t i v e.  I f  put  t h e c ons i der at i on  on t h e c os t s  t o get   t he bas i c  dat a   f r om   t he a c i t v e - i nd uc e s y s t em ( 20G  poi nt s   w ou l d  be  r ec or de i n on ac t i v e - i nd uc e) ,  B P  m et hod  i s  m or e v al u ab l e a nd s a v es   a l ot   of   m one y  a nd t i m e.     T abl e   3.  T he c om par s i on of  A V E  a nd  B P     S a m pl poi nt s ( G )   T im e ( s )   A c c ur ac y   (% )   E rro r   (% )   BP   20G   100   92%   11%   A VE   300G   6000   91. 6%   10. 7%   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
T E L KO M NI K A     I S S N :  1 693 - 6 930       R ec ogn i t i on  of  F i s s i on  S i gn al s  B as ed o n W av el et   A na l y s i s  and N e ur al  N et w or k   ( Li  Li )   1023   4. C o n c l u s i o n   T hi s  paper  app l i es  ex t r ac t i on al gor i t hm  of  ener g y  d i s t anc e v ec t or s  of  w a v e l et  p ac k et   dec om pos i t i on   an B P   neu r al   n et w or k   t ec hno l og y   t f eat ur e   an al y s i s   a nd  r ec o gn i t i on  f or   ac t i v e   i nd uc i ng  ur a ni um  c o m ponent s  f i s s i on s i gna l s   o n t he  b as i s  of  m eas ur e m ent  pr i nc i pl es   and  s i g nal   c har ac t er i s t i c s  ana l y s i s   f r o m  ac t i v i n duc i n ur an i um  c o m ponent   f i s s i on  s i gn al s .  T he  r es ear c h   r es ul t  i nd i c at es  t h at   B P   n eur al   net w or k  c oul d be  t a k en as  an ana l y s i s  m et hod f or  det ec t i ng   ur ani um   c o m ponent s   at t r i b ut i o n,   w hi c h   has   hi gh   f eas i bi l i t y   i t er m s   of   ei t her   m odel   c ons t i t ut i on   or   ana l y s i s   r es ul t s .  T he n u m er i c al  s i m ul at i on  r es u l t s   c oul pr o v i d e r ef er enc e f or   v er i f i c at i on   of   ur ani um   c o m ponent   at t r i b u t i on  i ac t i v i n duc i ng  ur a n i um   c o m ponent s ,   and  a l s of f e r   t ec hni c al   s uppor t  f or  f ur t her  r es ear c h .       A c k n o w l e d g e m e n t s   T hi s  w or k  i s  s up por t e d b y   t he N S A F 11 176 03 Meas ur em ent s  of  t he Q u al i t y   a n d t h A bu nda nc e of    U r an i um  C om ponent  bas e d o T i m e - r el at ed S i gna l  b y   A c t i v e - i nduc e d   T ec hni que”       R ef er en ces   [1 ]   S z abo J L,  S im on  A C ,  J unc a  R .  N on - d es t r uc t i v e A na l y s i s   of  U r an i um  and  P l u t oni um  U s i ng  X - ra y   F l uor e s c enc e E x c i t ed by  S eal ed S our c e or   X - r ay  T ubes .   N uc l ear  I ns t r um ent s  and  M et hods  i P hy s i c s  R es ear c h.   1 994;   353( 1) :   668 - 671 .   [2 ]   Z eng  K F ,  O n g K G ,  M ugl e C ,  G r i m e s  C A . Ti m e   D om ai n  C har ac t er i z at i on  of  O s c i l l at i n g S en s or A ppl i c at i on  of   F r e que nc y   d et er m i n at i on .   Re v i e w o f   S c i ent i f i c  I ns t r um e nt s .   200 2;   7 3( 12) :   43 75 - 438 0 .   [3 ]   O f al t   A E ,   R our k P E .   D ev el o pm en t   a nd  P er f or m an c of   O n - l i ne   U r ani um   A na l y z er s .   W i l m i ngt on 1985 .   [4 ]   D o m in ic   V   H ar per ,   J as o n B ,   R oger   W   F l uor o us .   1, 2 , 3 - T r i az ol - 4 - y l m et hy l   A m i ne s   and  A m i n D er i v at i v es  f or  N ov el  S u r f ac t a nt .    A us t r a li a n J ou r n al  o f  C hem i s t r y .  2015 ;   68( 1) :   57 - 68 .   [5 ]   W ibo w   S ant o s o,   D e ng   H ep u.  M ul t i - c r i t er i gr o up  d ec i s i on  m ak i n f or   ev al ua t i ng   t he  per f or m a nc e   of   e - w as t e r ec y c l i n g pr o gr am s  u n der  un c er t ai nt y .   W as t e M anagem ent .   20 15;  40( 1) :   127 - 135 .   [6 ]   Ál v a re z - B or r ego  J .  P os i t i on a nd r ot at i on - i nv ar i a nt  pa t t er n r e c ogn i t i o n s y s t em  by  b i nar y  r i n gs  m as k s .   J our n al  o f  M oder n O pt i c s .   201 5;  62( 1 0) :  8 51 - 86 4 .   [7 ]   D es hm uk h A m i t ,  Ra y   K .  A nal y s i s   of  B r oa dban d V ar i at i o ns  of  U r anui m - s l ot  c ut  R ec t ang ul ar   M i c r os t r i p   A nt enn as .   I E E E  A nt e nna s  an d  P r opag at i o n M aga z i ne.   2015;  41:   76 - 82 .   [8 ]   F er gu s on   G r ant .   S c r e eni n f or   he at   t r an s por t   by   gr o un dw at er   i c l o s ed   ge ot her m a l   s y s t e m s .   G r oundw at er 20 15;   5 3( 3) :  50 3 - 506 .   [9 ]   P us pi t ani ngr u m   D i ya h ,   P a gu ad   J er i   A pr i an s y ah.   T he  A nal y s i s   of   R an k   F us i on  T ec h ni q ues   t I m pr ov e   Q uer y  R el ev anc e .   T el k o m ni k a .  201 5 ;  13( 4 ) :  1 495 - 1 504.   [ 10]   S huai   P ang ,   W e n bi L i ,   J i a n gm i n K a n.   S i m u l at i on  A nal y s i s   of   I nt er f ac C i r c ui t s   f or   P i ez oel ec t r i c   E ner gy  H ar v es t i n g w i t h D am p ed S i nu s oi dal  S i gna l s  an d R a ndom  S i gna l s .   T el k om ni k a.   2 015;  13( 3) :   767 - 7 75 .   [ 11]   D eng  Z h ong l i a ng,   X i   Y ue,   Y i n   Lu.   U na m b i g uo us   S i ne - P ha s ed  B O C   ( k n , n)   S i gna l   A c qui s i t i on  B a s e on C om bi n ed C or r e l at i on F un c t i on s .   T el k o m ni k a 2 01 5 ;  13 ( 2 ) 502 - 50 9 .   [ 12]   S ongha o J i a,  C ai  Y ang.  R e c e i v ed S i gna l  S t r en gt h I n di c at or  N ode Lo c al i z at i on A l gor i t hm   B as ed o n   C ons t r a i nt  P ar t i c l e S w ar m  O pt i m i z at i on. T el k om ni k a .  20 1 5 ;  13 ( 1 ) 22 1 - 2 29 .   [ 13]   G ar c és ,  J or ge  E du ar do A t om i s t i c   S i m ul at i on  of   H i g h - D e n s i ty   U r ani um   F uel s .   S c i en c &   T ec hn ol o gy   of  N uc l ear  I ns t al l at i o ns .   2 01 1;  2011:   1 - 16 .   [ 14]   G ov i ndar aj an,   S r i s har an  G   G r ay bi l l ,   B r i an  S   M ak ar ew i c z ,   P hi l i F .   A s s em b l y   and  I r r ad i at i o M odel i ng  of  R es i d ual  S t r e s s e s  i n Low - E nr i c h ed U r ani um  F oi l - B a s e d A nnul ar  T ar get s  f or   M ol y b denu m - 9 P r oduc t i on .   S c i en c e &  T ec h no l ogy  of  N u c l e ar  I n s t a l l at i on s .  2 013;  1( 9) :  1 - 9 .   [ 15]   Y uan  C enx i ,   W a ng   X um i n g.  A  S i m pl e F or m ul a f or  Lo c al  B ur nup an d I s o t ope D i s t r i but i on s  B as ed o n   A ppr ox i m at el y  C ons t ant  R el a t i v e R eac t i on R at e.   S c i en c &  T ec hno l og y  of  N uc l ear  I n s t al l a t i on s 2016;  1( 8) :  1 - 8 .   [ 16]   G hor annev i s s   M .  R ev i ew  on  R ec en t  D ev el o pm ent s  i n  L as er  D r i v en I n er t i a l  F us i on.   S c i en c &   T e c hn o l og y   o f  N uc l ea r  I ns t a ll at i o ns .  20 14;   1( 14) :  1 - 14 .             Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.