利用馈送神经网络提取裂变同位素反中子谱
高能物理 - 唯象学
2025-04-10 v2
摘要
对反应堆中同位素裂变产生的反中子谱进行精确测量，对于研究中微子振荡、完善核数据库和解决反应堆反中子异常具有重大意义。本文报告了一种利用馈送神经网络（FNN）模型来分解短程基准反应堆中子实验中观测到的提示能谱，并提取由 U、U、Pu 和 Pu 等主要同位素裂变产生的反中子谱的方法。我们介绍了两种训练策略，并通过应用于总暴露为 的同一组伪数据与传统 最小化方法进行比较。结果表明，FNN 模型在拟合过程中不仅收敛更快、更好，而且在提取的谱中实现了 MeV 范围内的相对误差小于 1%，优于 最小化方法。该方法的可行性和优越性在研究中得到了验证。
引用
@article{arxiv.2407.05834,
title = {Extraction of fissile isotope antineutrino spectra using feedforward neural network},
author = {Jian Chen and Jun Wang and Wei Wang and Yuehuan Wei},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.05834},
year = {2025}
}