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成都大学;成都理工大学柳炳琦获国家专利权

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龙图腾网获悉成都大学;成都理工大学申请的专利基于阶梯梯度法的中子-伽马甄别方法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:CN115392324B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-23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:202211210802.6,技术领域涉及:G06F18/24;该发明授权基于阶梯梯度法的中子-伽马甄别方法是由柳炳琦;唐羽锋;刘明哲;刘祥和;刘浩然;左卓;秦利川设计研发完成,并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

基于阶梯梯度法的中子-伽马甄别方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种基于阶梯梯度法的中子‑伽马甄别方法,包括针对辐射混合场脉冲信号进行滤波处理;将滤波处理后的中子‑伽马脉冲信号导入准连续脉冲发放皮层模型中,提取出包含动态信息的点火映射图;根据中子‑伽马的点火映射图计算出阶梯梯度值R;将阶梯梯度值R作为甄别因子对中子‑伽马脉冲数据进行甄别。本发明通过提出准连续脉冲发放皮层模型来生成阶梯梯度计算过程所需的点火映射图,并由此计算获得阶梯梯度值,将其作为甄别因子进行中子‑伽马甄别,相比现有的脉冲耦合神经网络,本发明可以实现更好的细节信息提取性能和噪声处理能力,具有更少的点火和人工调参需求,性能更优。

本发明授权基于阶梯梯度法的中子-伽马甄别方法在权利要求书中公布了:1.一种基于阶梯梯度法的中子-伽马甄别方法,其特征在于,包括以下步骤: S10、获取辐射混合场脉冲信号进行滤波处理,获得中子-伽马脉冲信号; S20、将滤波处理后的中子-伽马脉冲信号导入准连续脉冲发放皮层模型中,提取出包含动态信息的点火映射图,其中每一个中子-伽马脉冲信号对应一个点火映射图,且与原始中子-伽马脉冲信号具有相同的矢量,所述准连续脉冲发放皮层模型由将连续结构引入脉冲发放皮层模型并针对一维信号数据构建; S30、根据中子-伽马的点火映射图计算出阶梯梯度值R,阶梯梯度被定义为点火映射图中峰值点与峰值点后第m个众数点之间连线的斜率,其中m是与中子-伽马脉冲形状特性相关的经验参数; S40、将阶梯梯度值R作为甄别因子对中子-伽马脉冲数据进行甄别。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人成都大学;成都理工大学,其通讯地址为:610000 四川省成都市龙泉驿区外东十陵镇;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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