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轻量级神经网络模型在核脉冲参数预测中的应用研究
核物理、交叉学科研究 | 更新时间：2025-01-07
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    • 轻量级神经网络模型在核脉冲参数预测中的应用研究

    • Application of lightweight neural network models for nuclear pulse parameter prediction

    • “在核辐射测量领域，研究者提出了利用6种轻量级神经网络模型预测畸变脉冲参数的新方法，其中UNet模型表现最佳，为提高能谱分辨性能提供新思路。”
    • 核技术   2024年47卷第11期 文章编号：110502

    • DOI：10.11889/j.0253-3219.2024.hjs.47.110502    

      中图分类号： O657.34

    • 收稿日期：2024-06-13，

      修回日期：2024-07-16，

      纸质出版日期：2024-11-15

    移动端阅览

  • 唐琳,周爽,廖先莉等.轻量级神经网络模型在核脉冲参数预测中的应用研究[J].核技术,2024,47(11):110502. DOI： 10.11889/j.0253-3219.2024.hjs.47.110502. CSTR： 32193.14.hjs.CN31-1342/TL.2024.47.110502.

    TANG Lin,ZHOU Shuang,LIAO Xianli,et al.Application of lightweight neural network models for nuclear pulse parameter prediction[J].NUCLEAR TECHNIQUES,2024,47 (11):110502. DOI： 10.11889/j.0253-3219.2024.hjs.47.110502. CSTR： 32193.14.hjs.CN31-1342/TL.2024.47.110502.

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