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基于贝叶斯机器学习对中子诱发235U裂变的产额-能量关系的研究
文献摘要：
核裂变碎片产额是核能发展和核技术应用领域的重要基础数据,但在实验和理论上获得精确且完整的能量依赖的裂变产额到目前为止都非常困难.本文提出采用贝叶斯机器学习方法对所有收集到的中子诱发235 U裂变产额实验数据进行了数据融合学习和评价.基于该评价方法对关键裂变碎片的产额-能量关系进行推断,并得到了二维的碎片累积产额分布随入射中子能量的变化关系.所得的二维产额分布能合理地反映裂变模式随能量增加的演化,但目前结果的不确定度较大,有待进一步改进.
文献关键词：
核裂变;贝叶斯机器学习;累积产额;产额-能量关系
中图分类号：
作者姓名：
乔春源;裴俊琛;王子澳;陈永静
作者机构：
北京大学 物理学院 核物理与核技术重点实验室,北京 100871;中国原子能科学研究院 核数据重点实验室,中国核数据中心,北京 102413
文献出处：
引用格式：
[1]乔春源;裴俊琛;王子澳;陈永静-.基于贝叶斯机器学习对中子诱发235U裂变的产额-能量关系的研究)[J].原子能科学技术,2022(05):937-943
A类：
贝叶斯机器学习,累积产额,裂变模式
B类：
中子,235U,核裂变,核能,核技术应用,变产,目前为止,机器学习方法,数据融合,融合学习,入射,射中,变化关系,不确定度
AB值：
0.210943
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