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龙图腾网获悉南京大学申请的专利基于能谱叠加和机器学习算法的出射窗中子能谱确定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：CN120872964B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02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：202511383111.X，技术领域涉及：G06F16/22；该发明授权基于能谱叠加和机器学习算法的出射窗中子能谱确定方法是由杨竣凯;邓浩鹏;储中明;郭礼凯;彭敏设计研发完成，并于2025-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于能谱叠加和机器学习算法的出射窗中子能谱确定方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于能谱叠加和机器学习算法的出射窗中子能谱确定方法，涉及核技术与人工智能交叉领域。该方法包括当未索引到质子能量点在入射方向点上对应的靶中子能谱数据时，预测打靶后产生的靶中子能谱数据；将质子注量率占比与质子对应的靶中子能谱数据相乘，并将所有能量点和入射方向点对应的质子的相乘结果进行加和，得到靶中子能谱；当未索引到中子能量点在方向点上对应的能谱数据时，预测能谱数据；将BSA数据库中索引到的中子能量点在方向点上对应的能谱数据和预测得到的中子能量点在方向点上的能谱数据代入出射窗能谱公式中进行计算，得到出射窗中子能谱。该方法提升了出射窗中子能谱的确定精度。

本发明授权基于能谱叠加和机器学习算法的出射窗中子能谱确定方法在权利要求书中公布了：1.一种基于能谱叠加和机器学习算法的出射窗中子能谱确定方法，其特征在于，包括： 基于加速器质子能谱中所有质子能量点和入射方向点，在靶中子数据库中进行索引； 当未索引到质子能量点在入射方向点上对应的靶中子能谱数据时，通过机器学习算法预测未索引到的质子能量点在入射方向点上打靶后产生的靶中子能谱数据； 对于加速器质子能谱数据中每个能量点在入射方向点上对应的质子，将质子注量率占比与质子对应的靶中子能谱数据相乘，并将所有能量点和入射方向点对应的质子的相乘结果进行加和，得到靶中子能谱； 对于所述靶中子能谱中每一个中子能量点和方向点，在BSA数据库中进行索引，当未索引到中子能量点在方向点上对应的能谱数据时，通过机器学习算法预测未索引到的中子能量点在方向点上对应的能谱数据； 根据在BSA数据库中索引到的中子能量点在方向点上对应的能谱数据和机器学习算法预测得到的中子能量点在方向点上的能谱数据，确定出射窗中子能谱； 所述中子能量点的能谱数据包括总中子注量率；出射窗能谱的计算公式为： ； 其中，是出射窗中子能谱，为总的靶中子注量率，为能量为方向为的总中子注量率，为方向为能量为的总中子注量率，是能量为方向为的中子损失率，为修正项，为能量的求和上限，为方向的求和上限，为能量的修正项，为方向的修正项，为能量的修正项的求和上限，为方向的修正项的求和上限。

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