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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高计数率条件下的中子伽马脉冲波形堆叠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：CN119577403B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202411530211.6，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种高计数率条件下的中子伽马脉冲波形堆叠甄别方法是由张亚朋;阮金陆;陈亮;何世熠;李洋;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。

本一种高计数率条件下的中子伽马脉冲波形堆叠甄别方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种中子伽马堆叠波形甄别方法，具体涉及一种高计数率条件下的中子伽马脉冲波形堆叠甄别方法，解决现有中子伽马波形甄别方法均未考虑中子伽马波形后沿变化，导致正确率较低的技术问题。该高计数率条件下的中子伽马脉冲波形堆叠甄别方法，包括以下步骤：1]采集并存储中子伽马单波形混合信号；2]获得中子数据集和伽马数据集S1；3]构建中子伽马堆叠波形的测试集P1；4]获得中子数据集和伽马数据集S2；5]构建特征参数集T；6]构建训练集样本库P2；7]构建训练数据集P3；8]训练神经网络，利用训练后的神经网络甄别测试集P1中的所有波形，并输出其预测标签，完成高计数率条件下的中子伽马脉冲波形堆叠甄别。

本发明授权一种高计数率条件下的中子伽马脉冲波形堆叠甄别方法在权利要求书中公布了：1.一种高计数率条件下的中子伽马脉冲波形堆叠甄别方法，其特征在于，包括以下步骤： 1]采集并存储中子伽马单波形混合信号； 2]甄别中子伽马单波形信号，获得中子数据集和伽马数据集S1； 3]利用中子数据集和伽马数据集S1，构建中子伽马堆叠波形的测试集P1； 4]根据上升时间和计数挑选出中子数据集和伽马数据集S1中不同幅值的中子波形和伽马波形，可得中子数据集和伽马数据集S2； 5]提取测试集P1中所有堆叠波形的特征参数，并将其构建与测试集P1对应的特征参数集T； 6]根据测试集P1、中子数据集和伽马数据集S2及特征参数集T，构建训练集样本库P2； 6.1、对测试集P1中的每一个测试波形构建中子+中子堆叠方式的训练样本库； 6.2、从中子数据集和伽马数据集S2中取出第一中子波形和第二中子波形； 6.3、将特征参数集T中第i个测试波形峰值Fi1与第一中子波形峰值f1的比,记为峰值因子ri1；将特征参数集T中的第i个测试波形峰值Fi2与第二中子波形峰值f2的比,记为峰值因子ri2；i=1,2,...,N，N为测试集P1中的测试波形数量，N≥2； 6.4、将第一中子波形乘以峰值因子ri1、第二中子波形的乘以峰值因子ri2，使两个中子波形分别与其对应的峰值Fi1、峰值Fi2相等； 6.5、将第二中子波形后移第i个测试波形的峰间距Di，然后再将第一中子波形与第二中子波形相加后，提取其堆叠波形的峰值f1*、峰值f2*和峰间距d； 6.6、根据下式计算新的峰值因子r1*、r2*和峰间距d*： r1*=Fi1+f1*2f1r2*=Fi2+f2*2f2d*=Di‑d‑Di； 6.7、返回步骤6.2，按顺序取出中子数据集和伽马数据集S2中的第二中子波形和第三中子波形，并使峰值因子ri1=r1*、ri2=r2*和峰间距Di=d*，重新加工波形，直至峰值f1*与峰值Fi1及峰值f2*与峰值Fi2的峰值误差小于1%、峰间距d与峰间距Di的误差小于2个采样点，遍历中子数据集和伽马数据集S2中的所有中子波形，完成中子+中子堆叠方式的训练集样本库，将其记为第一训练样本库； 6.8、根据步骤6.1至6.7，构建中子+伽马堆叠方式的训练集样本库记为第二训练样本库，构建伽马+中子堆叠方式的训练集样本库记为第三训练样本库，构建伽马+伽马堆叠方式的训练集样本库记为第四训练样本库；并将第一训练样本库、第二训练样本库、第三训练样本库和第四训练样本库作为训练集样本库P2； 7]在训练集样本库P2中挑选出与测试集P1对应的训练样本，构建训练数据集P3； 8]将训练数据集P3作为神经网络的训练集，训练神经网络，利用训练后的神经网络甄别测试集P1中的所有波形，并输出其预测标签，完成高计数率条件下的中子伽马脉冲波形堆叠甄别。

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