Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "pulse shape discrimination" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Application of a developed setup to β-rays to improve the β energy spectrum
Autorzy:
Celiktas, C.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/146566.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Instytut Chemii i Techniki Jądrowej
Tematy:
β-rays
pulse shape discrimination method
Si semiconductor detector
energy and timing spectroscopy
Opis:
In this work, a spectrometric method is described to obtain a clear β energy spectrum of radiocarbon (14C). The spectrometer is simple and uses a pulse shape discrimination timing technique with a Si semiconductor detector. The experimental result showed that the method in the present work was successful for obtaining the clear beta energy spectrum.
Źródło:
Nukleonika; 2007, 52, 2; 47-49
0029-5922
1508-5791
Pojawia się w:
Nukleonika
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Pulse shape discrimination of neutrons and gamma rays using kohonen artificial neural networks
Autorzy:
Tambouratzis, T.
Chernikova, D.
Pzsit, I.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/91759.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:
shape
neutron
discrimination
gamma rays
Kohonen artificial neural networks
ANNs
linear vector quantisation
LVQ
self-organizing map
SOM
pulse shape discrimination
PSD
Opis:
The potential of two Kohonen artificial neural networks (ANNs) - linear vector quantisation (LVQ) and the self organising map (SOM) - is explored for pulse shape discrimination (PSD), i.e. for distinguishing between neutrons (n’s) and gamma rays (’s). The effect that (a) the energy level, and (b) the relative size of the training and test sets, have on identification accuracy is also evaluated on the given PSD dataset. The two Kohonen ANNs demonstrate complementary discrimination ability on the training and test sets: while the LVQ is consistently more accurate on classifying the training set, the SOM exhibits higher n/ identification rates when classifying new patterns regardless of the proportion of training and test set patterns at the different energy levels; the average time for decision making equals ˜100 μs in the case of the LVQ and ˜450 μs in the case of the SOM.
Źródło:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2013, 3, 2; 77-88
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies