朱剑文,帅磊,钮云龙,曹大泉,赵桂芝,梁秀佐,张译文,杨维耿.基于Geant4的联合模型神经网络法解析γ能谱[J].南华大学学报(自然科学版),2022,(4):75~81, 100.[ZHU Jianwen,SHUAI Lei,NIU Yunlong,CAO Daquan,ZHAO Guizhi,LIANG Xiuzuo,ZHANG Yiwen,YANG Weigeng.An United Artificial Neural Network Based on Geant4 for γ-ray Energy Spectrum Analysis[J].Journal of University of South China(Science and Technology),2022,(4):75~81, 100.]
基于Geant4的联合模型神经网络法解析γ能谱
An United Artificial Neural Network Based on Geant4 for γ-ray Energy Spectrum Analysis
投稿时间:2022-04-14  
DOI:
中文关键词:  人工神经网络  伽马谱分析  Geant4模拟  NaI探测器
英文关键词:artificial neural network  γ spectrum analysis  GEATN4 simulation  NaI (TL)detector
基金项目:中国科学院重点部署项目(ZDRW-CN-2018-101);中国科学院科研仪器设备研制项目(29201707);中国科学院青年创新促进会基金项目(292017QCH01)
作者单位E-mail
朱剑文 南华大学 核科学与技术学院,湖南 衡阳 421001
中国科学院高能物理研究所,北京市射线成像技术与 装备工程技术研究中心,北京 100049 
853041975@qq.com 
帅磊 中国科学院高能物理研究所,北京市射线成像技术与 装备工程技术研究中心,北京 100049
中国科学院大学 核科学与技术学院,北京 100049 
 
钮云龙 浙江省生态环境厅 生态环境部辐射环境监测技术中心,浙江 杭州 310012  
曹大泉 中国科学院高能物理研究所,北京市射线成像技术与 装备工程技术研究中心,北京 100049  
赵桂芝 南华大学 核科学与技术学院,湖南 衡阳 421001  
梁秀佐 中国科学院高能物理研究所,北京市射线成像技术与 装备工程技术研究中心,北京 100049
中国科学院大学 核科学与技术学院,北京 100049 
 
张译文 中国科学院高能物理研究所,北京市射线成像技术与 装备工程技术研究中心,北京 100049
中国科学院大学 核科学与技术学院,北京 100049 
 
杨维耿 浙江省生态环境厅 生态环境部辐射环境监测技术中心,浙江 杭州 310012  
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中文摘要:
      利用Geant4模拟软件及MATLAB计算软件,开展多人工神经网络模型定量分析低计数率核素的研究,分析了包含五个不同类型网络的BP神经网络模型对国控环境监测站NaI(Tl)探测器模拟能谱的识别能力。实验结果表明:多网络模型的使用有利于提高低计数核素的识别准确度,能够有效识别未知核素的存在与否。
英文摘要:
      Geant4 simulation software and MATLAB calculation software were used to carry out the research of quantitative analysis of low count rate nuclides by multi-artificial neural network model. The recognition ability of BP neural network model including five different types of networks for NaI(Tl) detector simulation energy spectrum of state controlled environmental monitoring station was analyzed. The experimental results showed that the use of multi-network model is beneficial to improve the recognition accuracy of low count nuclides, and can effectively identify the presence or absence of unknown nuclides.
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