Combined application of Monte Carlo method and neural networks to simulate qualitative prompt gamma neutron activation analysis

V. Doostmohammadi; D. Sardari; A. M. Nasrabadi

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Combined application of Monte Carlo method and neural networks to simulate qualitative prompt gamma neutron activation analysis

机译：蒙特卡罗方法和神经网络的组合应用，以模拟定性的瞬变伽马中子活化分析

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Prompt gamma spectrum produced by thermal neutron absorption and fast neutron inelastic scattering is simulated using Monte Carlo code MCNP4C. The simulated spectrum is analyzed with artificial neural network techniques. The neural network in our study is trained based on back-propagation algorithm with 138 gamma ray spectra. Elements existing in the 20 different substances are specified. The ANN could identify elements correctly in 96% of input cases. Keywords Gamma-ray spectroscopy - Neutron activation analysis - Monte Carlo - Neural network

机译：使用蒙特卡罗代码MCNP4C模拟了热中子吸收和快速中子非弹性散射产生的瞬变伽马谱。用人工神经网络技术分析了模拟光谱。我们研究中的神经网络是基于具有138个伽玛射线谱的反向传播算法进行训练的。指定存在于20种不同物质中的元素。 ANN可以在96％的输入案例中正确识别元素。伽马射线光谱法-中子活化分析-蒙特卡洛-神经网络

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来源
《Journal of Radioanalytical and Nuclear Chemistry》 |2010年第2期|p.403-407|共5页
作者
V. Doostmohammadi; D. Sardari; A. M. Nasrabadi;
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收录信息
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Gamma; ray spectroscopy; Neutron activation analysis; Monte Carlo; Neural network;

机译：伽玛射线光谱中子活化分析;蒙特卡洛;神经网络;

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