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龙图腾网获悉西北核技术研究所申请的专利一种基于电荷积分法和KNN算法的堆积脉冲波形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：CN119577567B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411530206.5，技术领域涉及：G06F18/2413；该发明授权一种基于电荷积分法和KNN算法的堆积脉冲波形甄别方法是由张亚朋;阮金陆;陈亮;李洋;何世熠;赵乃哲;欧阳晓平设计研发完成，并于2024-10-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于电荷积分法和KNN算法的堆积脉冲波形甄别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种堆积波形甄别方法，具体涉及一种基于电荷积分法和KNN算法的堆积脉冲波形甄别方法，解决现有堆积脉冲甄别方法易导致差异较小甚至无明显差异的单粒子波形被重复挑选导致增加无效计算的技术问题。该基于电荷积分法和KNN算法的堆积脉冲波形甄别方法，包括以下步骤：S1、利用电荷积分法获得中子伽马单波信号样本库U1；S2、获得待甄别数据集M1；S3、利用电荷积分法获得中子伽马单波信号样本集U2；S4、构建甄别计算数据集M2；S5、计算相似度并排序，利用KNN算法在排序中挑选相似度最高的K个堆积样本；将K个堆积样本中数量最多的类别作为待甄别数据集M1的类别，完成堆积脉冲波形甄别。

本发明授权一种基于电荷积分法和KNN算法的堆积脉冲波形甄别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于电荷积分法和KNN算法的堆积脉冲波形甄别方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、采集中子伽马单波形混合信号，利用电荷积分法甄别中子伽马单波形混合信号中的中子单波信号和伽马单波信号，并构建中子伽马单波信号样本库U1； 1.1、采集中子伽马单波形混合信号； 1.2、定义中子伽马单波形混合信号的起始时刻t1到终点t之间的幅值积分为电荷积分法的长窗积分值Q1；中子伽马单波形混合信号后沿50%峰值时刻t2到终点t之间的幅值积分为电荷积分法的短窗积分值Q2；将短窗积分值Q2与长窗积分值Q1的比值作为甄别因子Y； 1.3、根据甄别因子Y对中子伽马单波形混合信号进行甄别、记录及标记，将标记后的中子单波信号和伽马单波信号组成中子伽马单波信号样本库U1； S2、将中子伽马单波信号样本库U1中单波信号加工为待甄别数据集M1；所述待甄别数据集M1的堆积波形类别为n+n、n+γ、γ+n、γ+γ，其中n为中子单波信号，γ为伽马单波信号；

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