一种基于深度学习的慢化中子能谱预测方法

本发明公开了一种基于深度学习的慢化中子能谱预测方法，方法首先使用蒙特卡洛模拟计算获取中子能谱参数的数据集，并对数据进行预处理，包括特征提取、归一化、降噪等手段。然后，构建训练集和测试集，基于多层感知机构建深度神经网络模型，并通过小批量训练方法进行训练。该模型采用残差块替换隐藏层以增强模型学习能力，并利用dropout层防止模型过拟合。在训练中，通过计算均方损失函数和反向传播来更新模型参数，以达到减小预测误差、提高预测精度的目的。该方法能够准确预测慢化中子能谱，对于人工智能在核医学领域的应用具有重要价值。