液体闪烁体探测器无监督n/γ甄别算法研究

刘路峰; 周红召; 邵晖

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液体闪烁体探测器无监督n/γ甄别算法研究

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利用液体闪烁体探测器对^(252)Cf、^(241)Am-Be和^(137)Cs进行探测。分析比较了主成分分析、核主成分分析和局部线性嵌入在数据处理中的降维效果。利用K-Means聚类算法、高斯混合模型和DBSCAN聚类算法对降维结果进行n/γ甄别。分析了FOM值在一些应用场景中的不足,并通过引用精度、召回率和F_(1)分数评估算法甄别效果。综合评估表明:核主成分分析与K-means组合的识别效果最好,在不同的中子γ混合数据集中识别中子和γ的精度、召回率和F_(1)分数均是最高,且精度、召回率和F_(1)分数能够精细化分析算法的甄别效果。

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来源
《核电子学与探测技术》 |2021年第6期|925-931|共7页
作者
刘路峰; 周红召; 邵晖;
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作者单位

国民核生化灾害防护国家重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类中子源和中子探测器;
关键词
n/γ甄别; 液体闪烁体探测器; 无监督学习; 聚类; FOM值;

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