宇宙射线μ子的神经网络材料快速识别算法

本文根据宇宙射线μ子穿过被探测物体时散射密度与材料原子序数的相关性,构建了包含两个卷积层、两个池化层和一个全连接层的卷积神经网络材料识别模型,最终测试样品在不同时间下的识别准确度。研究结果表明,对于10cm×10cm×10cm的铝、铁、钨三种材料,测量时间10分钟时整体识别准确度约91.9%。这种基于卷积神经网络的方法为μ子成像材料识别提供了一种新途径。