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龙图腾网获悉山东大学申请的专利基于人工智能的液闪TDCR多核素β谱分析方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120254934B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510741216.1，技术领域涉及：G01T1/36；该发明授权基于人工智能的液闪TDCR多核素β谱分析方法及系统是由杨钱;易立设计研发完成，并于2025-06-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的液闪TDCR多核素β谱分析方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于核辐射测量技术领域，涉及一种基于人工智能的液闪TDCR多核素β谱分析方法及系统。该方法包括：利用蒙特卡罗技术构建液闪探测器谱仪的数值模型，用以模拟单一核素在不同淬灭条件下的能谱响应；采用参数化数据合成算法构建训练数据库；构建多任务混谱解析神经网络模型；利用构建的数据库进行模型的训练；输入实测谱图，利用训练好的神经网络模型实时输出多核素绝对活度、探测器效率、及分解能谱贡献曲线。本发明创新性地融合β连续能谱的微分分布特征与淬灭响应曲线特性，构建具有物理机理约束的神经网络架构，在未知淬灭条件下实现液闪TDCR多核素能谱特征解耦与活度精确求解。

本发明授权基于人工智能的液闪TDCR多核素β谱分析方法及系统在权利要求书中公布了：1.基于人工智能的液闪TDCR多核素β谱分析方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一：构建液闪探测器谱仪的数值模型，用以模拟单一核素在不同淬灭条件下液闪TDCR两道符合逻辑和以及三道符合的能谱响应； 步骤二：采用参数化数据合成算法构建训练数据库，包括不同淬灭条件和多组分混合组成的情况； 步骤三：构建多任务混谱解析神经网络模型，利用构建的数据库进行模型的级联多任务训练；多任务混谱解析神经网络模型采用双阶段级联设计：第一阶段通过共享全连接层提取混合谱特征，同步预测各核素的活度及探测器效率，利用梯度量级自适应动态权重分配机制动态平衡活度及探测器效率的优化目标；第二阶段将活度、探测器效率预测结果与共享特征融合，重构出各核素的原始谱及两管、三管的混合谱图；多任务混谱解析神经网络模型的输入为多核素混合的两管符合逻辑和三管符合的TDCR响应能谱，输出为各核素活度、探测器效率、各核素的原始谱及两管、三管的分解谱图； 步骤四：输入实测谱图，利用训练好的神经网络模型实时输出多核素绝对活度、探测器效率、及分解能谱贡献曲线。

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