| 基于贝叶斯神经网络分析质子引发的散裂反应产生的同位素截面 |
| |
| 引用本文： | 马春旺,彭丹.基于贝叶斯神经网络分析质子引发的散裂反应产生的同位素截面[J].河南师范大学学报(自然科学版),2020,48(3):41-46. |
| |
| 作者姓名： | 马春旺 彭丹 |
| |
| 作者单位： | 河南师范大学物理学院,河南新乡453007,河南师范大学物理学院,河南新乡453007 |
| |
| 摘 要： | 质子散裂反应产物截面数据是许多核应用领域的关键基础数据.不论在实验还是理论上,获得精确、完整的能量依赖的散裂产物截面都具有很大的挑战.运用贝叶斯神经网络方法(Bayesian Neural network,BNN)学习现有的质子散裂反应产生的同位素截面,并做出预测.BNN预测结果与实验测量截面吻合的很好,并展现出较好的模型泛化能力,可为核天体物理、加速器驱动的亚临界系统、质子治疗等领域提供参考价值.
|
| 关 键 词： | 贝叶斯神经网络 质子 散裂反应 截面 |
Isotopic cross section predictions based on bayesian neural network method in proton-induced spallation reaction |
| |
| Ma Chunwang,Peng Dan.Isotopic cross section predictions based on bayesian neural network method in proton-induced spallation reaction[J].Journal of Henan Normal University(Natural Science),2020,48(3):41-46. |
| |
| Authors: | Ma Chunwang Peng Dan |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
