文献

J-GLOBAL ID：202002266239308908   整理番号：20A2239837

AI技術活用(階層型ニューラルネットワーク)によるIn-situ多チャネル放射能濃度深度分布スペクトロメトリー(AFT-DDS)の放射能濃度弁別処理技術開発の進展

Development of the In-situ multichannel Depth Distribution Spectrometer (DDS) based Feedforward Neural Network on the determination method of depth distribution of specific radioactivities underground

著者 (11件)： 阪間稔 (徳大 院 医歯薬) ,  藤本憲市 (香大 創造理工) ,  井上一雅 (首都大東京 人間健康科学) ,  福士政広 (首都大東京 人間健康科学) ,  今城裕介 (アドヒューテック) ,  福原隆宏 (アドヒューテック) ,  遠藤倫崇 (アドヒューテック) ,  川口(松本)絵里佳 (徳大 院) ,  濱邉大 (徳大 院) ,  神谷慶和 (徳大 院) ,  森本真壽 (徳大 院)
資料名： 日本放射線安全管理学会学術大会講演予稿集  (日本放射線安全管理学会学術大会講演要旨集)
巻： 18th (CD-ROM)  ページ： ROMBUNNO.P-26  発行年： 2019年 
JST資料番号： L7209A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

本文一部表示： 本研究グループでは,これまで原子力災害由来核種により生じた汚染土壌に対する除染作業の合理化の目的のため,任意の現場で汚染土壌中の放射能濃度深度分布調査を完結できる可搬型かつ小型のIn-situ多チャンネル放射能濃度深度分布測定器(AFT-...【本文一部表示】

シソーラス用語： γ線 ,  最適化 ,  *放射能 ,  学習 ,  濃度測定 ,  放射能測定 ,  *ニューラルネットワーク ,  特徴抽出 ,  *分光分析 ,  Bayes推定 ,  逆問題 ,  *深さ分布 ,  汚染土壌
準シソーラス用語： モンテカルロシミュレーション ,  *放射能濃度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 環境の汚染及び防止  (MB02030K)

タイトルに関連する用語 (10件)： AI技術 ,  活用 ,  階層型ニューラルネットワーク ,  多チャネル ,  放射能濃度 ,  深度分布 ,  スペクトロメトリー ,  DDS ,  開発 ,  進展