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贝叶斯机器学习对裂变产额的不确定度评价
被引量:
1
1
作者
易佳怡
乔春源
+5 位作者
裴俊琛
王子澳
陈永静
舒能川
葛智刚
许甫荣
《中国科学:物理学、力学、天文学》
CSCD
北大核心
2022年第5期119-125,共7页
先进核能研究需要更高精度的核裂变数据的支撑,但核裂变的微观理论描述和实验测量都非常困难.目前部分裂变实验数据存在精度不足、不完整、有分歧等问题.本文基于贝叶斯机器学习建立了对不够精确的核裂变产额分布的评价方法,以中子诱发^...
先进核能研究需要更高精度的核裂变数据的支撑,但核裂变的微观理论描述和实验测量都非常困难.目前部分裂变实验数据存在精度不足、不完整、有分歧等问题.本文基于贝叶斯机器学习建立了对不够精确的核裂变产额分布的评价方法,以中子诱发^(235)U裂变为例,细致研究了误差传递对核裂变产额评价的影响.结果表明误差传递是一个综合效应,与临近的数据信息有关,这也说明机器学习包含了复杂的数据关联.核数据的不确定度评价对核装置的安全设计非常关键,也是进一步进行数据融合评价的必要基础.
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关键词
核裂变
机器学习
裂变产额
误差传递
原文传递
题名
贝叶斯机器学习对裂变产额的不确定度评价
被引量:
1
1
作者
易佳怡
乔春源
裴俊琛
王子澳
陈永静
舒能川
葛智刚
许甫荣
机构
北京大学元培学院
北京大学物理学院
中国原子能科学研究院
出处
《中国科学:物理学、力学、天文学》
CSCD
北大核心
2022年第5期119-125,共7页
基金
国家自然科学基金(编号:11975032,11835001,11790320,11790323,11790325,11961141003)
国家重点基础研究发展计划(编号:2018YFA0404403)资助项目。
文摘
先进核能研究需要更高精度的核裂变数据的支撑,但核裂变的微观理论描述和实验测量都非常困难.目前部分裂变实验数据存在精度不足、不完整、有分歧等问题.本文基于贝叶斯机器学习建立了对不够精确的核裂变产额分布的评价方法,以中子诱发^(235)U裂变为例,细致研究了误差传递对核裂变产额评价的影响.结果表明误差传递是一个综合效应,与临近的数据信息有关,这也说明机器学习包含了复杂的数据关联.核数据的不确定度评价对核装置的安全设计非常关键,也是进一步进行数据融合评价的必要基础.
关键词
核裂变
机器学习
裂变产额
误差传递
Keywords
nuclear fission
machine learning
fission product yield
uncertainty propagation
分类号
O571.43 [理学—粒子物理与原子核物理]
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
贝叶斯机器学习对裂变产额的不确定度评价
易佳怡
乔春源
裴俊琛
王子澳
陈永静
舒能川
葛智刚
许甫荣
《中国科学:物理学、力学、天文学》
CSCD
北大核心
2022
1
原文传递
已选择
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