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摘要

放射性核素广泛应用于能源、医疗、工业和国防等领域，其精准识别对于核安全监测、

辐射防护和工业检测具有重要意义。在放射性材料失控后的典型监测场景中，由于测量条件受

限、背景噪声强、混合核素峰值重叠等因素，传统方法识别精度较差、效率较低，难以满足实

际需求。针对上述问题，本文使用神经网络方法分别从数据预处理、特征提取、模型优化等角

度入手，提出了一系列解决方案，提高放射性核素的识别准确度与效率，提升对放射性材料失

控事件的应急处理效率和应急处置能力。本文的主要内容与创新点如下：

（1）针对