一种基于KNN分类的核素识别方法

本发明公开了一种基于KNN分类的核素识别方法，包括如下步骤：1)利用主成分分析法PCA对训练样本的原始高维γ能谱数据进行降维；2)通过邻域粗糙集对PCA降维后的训练样本的γ能谱特征进行属性约简，通过基于属性依赖度的启发式搜索，剔除冗余特征并保留最具判别力的特征集合；3)利用步骤2)获得的特征集合，通过K近邻分类方法，实现快速对待测样本的核素识别。本发明通过融合PCA降维、属性约简和KNN分类方法，能够在保持高识别精度的同时具备更优的计算效率，适用于资源受限的便携式设备实现实时、准确的核素识别。