申请/专利权人：中国科学技术大学

申请日：2024-01-09

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117932260A

主分类号：G06F18/20

分类号：G06F18/20;G06N3/0464;G06N3/08;G01T1/36

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明公开了一种基于U‑Net网络的探测器伽马能谱反演方法，包括：获取基本模拟数据集；对基本模拟数据集进行数据扩充；根据响应关系得到完整数据集；将完整数据集划分训练集和测试集；搭建副网络和主网络；训练副网络以及复合神经网络；将复合神经网络对探测器的数据进行能谱反演。本发明提供的基于U‑Net网络的探测器伽马能谱反演方法，其相比于传统迭代方法在部署时可以获得巨大的速度优势。

主权项：1.一种基于U-Net网络的探测器伽马能谱反演方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：构建神经网络完整数据集；S2：构建主网络和副网络，并将其拼接成复合神经网络；S3：训练副网络，以及训练由主网络和副网络拼接成的复合神经网络；S4：部署复合神经网络。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国科学技术大学 一种基于U-Net网络的探测器伽马能谱反演方法

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