基于人工智能的多通道核电子学数据采集系统

本发明公开了基于人工智能的多通道核电子学数据采集系统，涉及技术领域，包括，对各检测通道输入的核辐射或X射线信号进行前端预处理；利用深度神经网络对前端预处理后的信号提取特征，整合形成描述通道状态的多维状态向量；将多维状态向量输入深度强化学习模块，确定各通道的采样参数；建立各通道信号间依赖关系的相关性模型；对异常状态的通道实施交叉补偿，通过预测方法计算并应用校正因子；基于实时反馈数据，利用自进化多任务优化算法对各采样参数进行联合调节，构成闭环数据采集控制单元。本系统可以实现对多任务、多目标参数的自动联合优化，解决了传统方法中无法同时兼顾实时性、稳定性和多目标优化的问题。