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J-GLOBAL ID:202002278636991521   整理番号:20A0420724

畳込みニューラルネットワークに基づくガンマスペクトル半定量分析に関する研究【JST・京大機械翻訳】

Research on gamma spectrum semi-quantitative analysis based on convolutional neural network
著者 (8件):
資料名:
巻: 1423  号:ページ: 012005 (7pp)  発行年: 2019年 
JST資料番号: W5565A  ISSN: 1742-6588  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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原子力技術の実用化の分野において,重要なステップの1つは,ガンマ線エネルギースペクトルの解釈であり,放射性核種のタイプと含有量を得ることができて,更なる分析を達成することができた。畳込みニューラルネットワークは,局所的受容場,重み共有およびダウンサンプリング構造を有するので,深い学習における最も基本的で効果的なアルゴリズム構造であり,それは完全接続によって引き起こされるパラメータ拡大の問題を解決して,重みの数を減少させた。それは,畳込みニューラルネットワークのγ線スペクトルの分解能を研究するために用いることができる。本論文では,ガンマスペクトルと畳込みニューラルネットワークのスペクトル形成原理と,USESが,ガンマスペクトルのスペクトル分解を研究するための畳込みニューラルネットワークを紹介した。本論文では,多層畳込みニューラルネットワークモデルを,C#ソフトウェアに基づいて構築した。畳込みニューラルネットワークをγ線スペクトル分解に適用し,U,Th,K核種を同定し,半定量的に計算した。異なるエネルギースペクトルデータを同定し解析することにより,修正モデル構造がγスペクトルのスペクトル分解に適用できることを示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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スペクトル計測及びスペクトロメータ 
タイトルに関連する用語 (2件):
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