利用神经网络改进 HPGe 探测器中的中子 - 伽马射线分离研究
仪器与探测器
2013-09-02 v1 神经与进化计算
核实验
摘要
重离子熔合蒸发 (HIFE) 反应中发射的中子与伽马射线一起，会在伽马射线能谱中引起不必要的本底。特别是在使用相对论离子束 (RIBs) 的核反应中，这些中子是一个严重的问题。必须剔除它们以获得更清晰的伽马射线峰。在本研究中，辐射能量和先前确定的用于 HPGe 探测器中中子与伽马射线分离的三个判据被用于人工神经网络 (ANN)，以提高分解能力。根据从 ANN 方法获得的初步结果，中子剔除率提高了 1.27 倍，伽马射线损失率降低了 0.50 倍。
引用
@article{arxiv.1304.3209,
title = {Improvement studies on neutron-gamma separation in HPGe detectors by using neural networks},
author = {Serkan Akkoyun and Tuncay Bayram and S. Okan Kara},
journal= {arXiv preprint arXiv:1304.3209},
year = {2013}
}
备注
10 pages, 4 figures, 1 table