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基于GAF-CNN的n/γ甄别方法研究
1
作者
黄坤翔
张江梅
+1 位作者
王嘉麒
苏覃
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期461-470,共10页
中子探测是核能开发领域的重要技术,由于中子闪烁体探测器往往会对中子和γ射线同时响应,因此有效分辨中子和γ射线是实现高精度中子探测的先决条件。为进一步提升n/γ甄别性能,本文结合脉冲形状甄别(PSD)技术和格拉姆角场(GAF)图像转...
中子探测是核能开发领域的重要技术,由于中子闪烁体探测器往往会对中子和γ射线同时响应,因此有效分辨中子和γ射线是实现高精度中子探测的先决条件。为进一步提升n/γ甄别性能,本文结合脉冲形状甄别(PSD)技术和格拉姆角场(GAF)图像转换方法,将卷积神经网络(CNN)分类模型应用到n/γ甄别中。通过GAF将n/γ脉冲数据转化为二维图像,之后将其输入到CNN分类模型中达到样本辨别的目的。为验证GAF-CNN甄别的准确性,与传统CNN甄别法和电荷比较法进行了甄别效果对比。结果表明,GAF-CNN甄别法具有更低的辨别误差率和较短的处理时间,且n/γ甄别品质因子(FOM)有着数量级上的提升。同时其具备网络轻量化的特点,有助于实现CNN PSD算法的嵌入式部署,为研制高性能n/γ复合探测能谱仪提供了一种可行的PSD技术解决方案。
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关键词
n/γ甄别
脉冲形状甄别
格拉姆角场
卷积神经网络
电荷比较法
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职称材料
题名
基于GAF-CNN的n/γ甄别方法研究
1
作者
黄坤翔
张江梅
王嘉麒
苏覃
机构
西南科技大学信息工程学院
西南科技大学核废物与环境安全国防重点学科实验室
出处
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期461-470,共10页
基金
国防科工局基础科研项目(JCKY2020404C004,JCKY2022404C005)
四川省自然科学基金(2022NSFSC0044)。
文摘
中子探测是核能开发领域的重要技术,由于中子闪烁体探测器往往会对中子和γ射线同时响应,因此有效分辨中子和γ射线是实现高精度中子探测的先决条件。为进一步提升n/γ甄别性能,本文结合脉冲形状甄别(PSD)技术和格拉姆角场(GAF)图像转换方法,将卷积神经网络(CNN)分类模型应用到n/γ甄别中。通过GAF将n/γ脉冲数据转化为二维图像,之后将其输入到CNN分类模型中达到样本辨别的目的。为验证GAF-CNN甄别的准确性,与传统CNN甄别法和电荷比较法进行了甄别效果对比。结果表明,GAF-CNN甄别法具有更低的辨别误差率和较短的处理时间,且n/γ甄别品质因子(FOM)有着数量级上的提升。同时其具备网络轻量化的特点,有助于实现CNN PSD算法的嵌入式部署,为研制高性能n/γ复合探测能谱仪提供了一种可行的PSD技术解决方案。
关键词
n/γ甄别
脉冲形状甄别
格拉姆角场
卷积神经网络
电荷比较法
Keywords
n/γdiscrimination
pulse shape discrimination
Gramian angular field
convolutional neural network
charge comparison method
分类号
TL812.1 [核科学技术—核技术及应用]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于GAF-CNN的n/γ甄别方法研究
黄坤翔
张江梅
王嘉麒
苏覃
《原子能科学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
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