一种基于人工神经网络的快中子能谱解谱方法

本发明公开一种基于人工神经网络的快中子能谱解谱方法，用于根据液体闪烁体探测器记录到的中子反冲质子谱，反解中子场的中子能谱。神经网络模型基于生成式对抗神经网络进行开发，包含生成器和判别器。该神经网络使用Geant4模拟EJ301液体闪烁体探测器的中子能量响应，构建了包含20000个样本的数据集用于神经网络的训练。通过使用252Cf和241Am‑Be放射源的中子能谱验证了所提出的神经网络解谱算法。本发明的神经网络模型能够在6 keV能量分辨下生成精确的中子能谱数据，并通过Qs品质因子的评估证明了生成的中子能谱与目标能谱基本一致。