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J-GLOBAL ID：202002254106760996   整理番号：20A1321106

熱核融合への応用のための機械学習による先進パルス形状識別【JST・京大機械翻訳】

Advanced pulse shape discrimination via machine learning for applications in thermonuclear fusion

著者 (8件)： Gelfusa M. (Department of Industrial Engineering, University of Rome “Tor Vergata”, via del Politecnico 1, Roma, Italy) ,  Rossi R. (Department of Industrial Engineering, University of Rome “Tor Vergata”, via del Politecnico 1, Roma, Italy) ,  Lungaroni M. (Department of Industrial Engineering, University of Rome “Tor Vergata”, via del Politecnico 1, Roma, Italy) ,  Belli F. (ENEA, Fusion and Nuclear Safety Department, C.R. Frascati, Via E. Fermi 45, 00044 Frascati (Roma), Italy) ,  Spolladore L. (Department of Industrial Engineering, University of Rome “Tor Vergata”, via del Politecnico 1, Roma, Italy) ,  Wyss I. (Department of Industrial Engineering, University of Rome “Tor Vergata”, via del Politecnico 1, Roma, Italy) ,  Gaudio P. (Department of Industrial Engineering, University of Rome “Tor Vergata”, via del Politecnico 1, Roma, Italy) ,  Murari A. (Consorzio RFX (CNR, ENEA, INFN, Universita’ di Padova, Acciaierie Venete SpA), Corso Stati Uniti 4, 35127 Padova, Italy)
資料名： Nuclear Instruments & Methods in Physics Research. Section A. Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment  (Nuclear Instruments & Methods in Physics Research. Section A. Accelerators, Spectrometers, Detectors and Associated Equipment)
巻： 974  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0208B  ISSN： 0168-9002  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 中性子とγ線を区別するためのパルス形状識別は,熱核融合における非常に重要な分類タスクである。Gauss混合モデルと確率的サポートベクトルマシンを,NE213液体シンチレータに基づく計数器で得た数百のパルスに適用した。2つの完全に独立した数学的方法の結果は非常に良く一致し,最大不一致は2%であった。また,達成された分類は,2つの粒子分布間の分離を統計的に定量化するために実装されたMahalanobis型距離の性能指数のすぐれた値を示す。これらの2つの機械学習ツールは,中性子またはγ線である各例の確率も提供し,パルスの分布のより詳細な研究を可能にする。したがって,提案した方法論は,分類のすべての側面において以前の技術を明らかに凌駕する。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： γ線 ,  中性子 ,  計数器 ,  性能指数 ,  液体シンチレータ ,  *パルス ,  *機械学習 ,  サポートベクトルマシン
準シソーラス用語： Gauss混合モデル ,  学習ツール ,  *パルス波形 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： パルス形状識別 ,  熱核融合 ,  中性子 ,  ガンマ線 ,  Gauss混合モデル ,  サポートベクトルマシン

分類 (2件)： 放射線検出・検出器  (AD08020J) ,  素粒子・核物理実験技術一般  (BE01010F)

タイトルに関連する用語 (4件)： 応用 ,  機械学習 ,  パルス形状 ,  識別