典型文献
基于Geant4的联合模型神经网络法解析γ能谱
文献摘要：
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.
文献关键词：
人工神经网络;伽马谱分析;Geant4模拟;NaI探测器
中图分类号：
作者姓名：
朱剑文;帅磊;钮云龙;曹大泉;赵桂芝;梁秀佐;张译文;杨维耿
作者机构：
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;中国科学院大学 核科学与技术学院,北京100049;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
文献出处：
引用格式：
[1]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(04):75-81,100
A类：
伽马谱分析
B类：
Geant4,联合模型,神经网络法,计算软件,人工神经网络模型,计数率,核素,环境监测站,NaI,Tl,探测器,识别能力,多网络
AB值：
0.329025
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