КОНЦЕПЦИЯ ВНЕДРЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ПРИ КОНСТРУИРОВАНИИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ УСТРОЙСТВ ДЕТЕКТИРОВАНИЯ ИОНИЗИРУЮЩИХ ИЗЛУЧЕНИЙ
https://doi.org/10.56304/S2079562924050130
EDN: MOESPW
Аннотация
Представлены предложения по применению технологий машинного обучения при создании современных программно-технических средств радиационного контроля на всех этапах жизненного цикла продукции и дается оценка ожидаемых технических результатов от этого применения. Приведены схемы экспериментальных исследований, направленных на подтверждение применимости самообучающихся нейронных сетей в составе устройств детектирования ионизирующих излучений и автоматизированных систем на их основе.
Об авторах
А. С. Гордеев
АО “СНИИП”
Россия
Россия
Ф. Ю. Ипатов
АО “СНИИП”
Россия
Россия
А. Р. Кузнецов
АО “СНИИП”
Россия
Россия
Список литературы
1. Nakhostin M. Signal Processing for Radiation Detectors. 2018. New York: Wiley
2. Griths J., Kleinegesse S., Saunders D., Taylor R., Vacheret A. Pulse Shape Discrimination and Exploration of Scintillation Signals Using Convolutional Neural Networks. Machine Learning Science and Technology. 2020.
Рецензия
Для цитирования:
Гордеев А.С., Ипатов Ф.Ю., Кузнецов А.Р. КОНЦЕПЦИЯ ВНЕДРЕНИЯ ТЕХНОЛОГИЙ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ПРИ КОНСТРУИРОВАНИИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ УСТРОЙСТВ ДЕТЕКТИРОВАНИЯ ИОНИЗИРУЮЩИХ ИЗЛУЧЕНИЙ. Ядерная физика и инжиниринг. 2025;16(3):269-272. https://doi.org/10.56304/S2079562924050130. EDN: MOESPW
For citation:
Gordeev A.S., Ipatov F.Yu., Kuztetsov A.R. IMPLEMENTATION OF MACHINE LEARNING TECHNOLOGIES FOR DESIGNING THE IONIZING RADIATIONS SMART DETECTING DEVICES CONCEPT. Nuclear Physics and Engineering. 2025;16(3):269-272. (In Russ.) https://doi.org/10.56304/S2079562924050130. EDN: MOESPW
Просмотров:
6
Послать статью по эл. почте 