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基于深度神经网络的放射性废物桶γ能谱解析方法
核物理、交叉学科研究 | 更新时间：2024-10-25
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    • 基于深度神经网络的放射性废物桶γ能谱解析方法

    • Analytical method for γ energy spectrum of radioactive waste drum based on deep neural network

    • “在核电厂放射性废物桶测量领域，专家提出了基于深度神经网络的γ能谱解析方法，解决了核素误识别和峰面积计算精度较差的问题，为放射性废物桶的能谱解析提供解决方案。”
    • 核技术   2022年45卷第4期 文章编号：040501

    • DOI：10.11889/j.0253-3219.2022.hjs.45.040501    

      中图分类号： TL81

    • 收稿日期：2022-01-26，

      修回日期：2022-02-26，

      纸质出版日期：2022-04-15

    移动端阅览

  • 王江玮,顾卫国,杨桧等.基于深度神经网络的放射性废物桶γ能谱解析方法[J].核技术,2022,45(04):040501-040501. DOI： 10.11889/j.0253-3219.2022.hjs.45.040501.

    WANG Jiangwei,GU Weiguo,YANG Hui,et al.Analytical method for γ energy spectrum of radioactive waste drum based on deep neural network[J].NUCLEAR TECHNIQUES,2022,45(04):040501-040501. DOI： 10.11889/j.0253-3219.2022.hjs.45.040501.

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相关作者

王江玮
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相关机构

西安交通大学
华能核能技术研究院有限公司
上海交通大学 核科学与工程学院
中国科学院上海应用物理研究所
南华大学
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