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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利一种基于人工智能的核辐射场快速反演方法、反演设备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：CN115270602B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-13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：202210749391.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于人工智能的核辐射场快速反演方法、反演设备是由李中阳;孙国民;陶桂花;杨子辉;李文艺;傅娟;霍前超设计研发完成，并于2022-06-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的核辐射场快速反演方法、反演设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于人工智能的核辐射场快速反演方法、反演设备，该方法针对可能的作业环境及屏蔽结构进行三维建模；使用蒙特卡罗粒子输运程序或确定论粒子输运程序进行计算得到辐射场分布数据；利用辐射场数据构建训练集和测试集，训练神经网络，并在测试集上进行测试；使用辐射测量仪现场探测，并将现场探测数据处理后进一步训练神经网络模型，利用优化的神经网络模型快速反演整个区域辐射分布。本发明方法结合少量现场辐射探测数据，在源项信息不全的条件下进行快速反演整个作业区域的辐射场分布，为核活动中作业方案优化，人员辐射剂量评估提供科学手段。

本发明授权一种基于人工智能的核辐射场快速反演方法、反演设备在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的核辐射场快速反演方法，其特征在于，包括以下步骤： S1，场景建模，对待反演核辐射场的应用场景建立模型，包括场景中各个设施的模型、已知的源项； S2，模拟计算，对源项进行设置，利用蒙特卡罗粒子输运方法或确定论粒子输运方法计算辐射场数据； S3，对辐射场数据进行预处理，并将辐射场数据分为训练集和测试集； S4，建立神经网络并利用训练集对神经网络进行训练；神经网络的输入数据为测点的位置信息，输出数据为该测点的预测中子光子通量； S5，利用测试集对神经网络进行测试，检验模型准确性，若准确性不满足要求，则修改神经网络的超参数，重复步骤S4，直至准确性满足要求或迭代次数达到设定次数，生成并保存神经网络模型； S6，对步骤S5所生成神经网络模型进行优化处理，现场利用探测设备进行探测，得到探测位置的探测中子光子通量数据，将该位置的探测中子光子通量数据与神经网络模型输出的该位置的预测中子光子通量进行对比，若该位置的预测中子光子通量和探测中子光子通量的误差在允许范围内，则直接使用该神经网络模型；若误差超过允许范围，则将该位置的探测中子光子通量进行预处理后添加至训练集，利用该训练集在步骤S5所生成的神经网络模型的基础上进一步进行训练，更新并保存神经网络模型； S7，利用优化处理后的神经网络模型反演辐射场数据； 所述神经网络具体如下所示： 所述神经网络内建立有a个隐藏层，每个隐藏层有b个节点，通过优化算法，寻找最优的神经网络拓扑结构，使训练集的损失函数最小化； 输入层和隐含层的激活函数使用Relu函数； 优化算法使用随机梯度下降算法的扩展方法Adam； 采用均方误差MSE作为训练集的损失函数： 其中，yi为训练集中第i个位置的中子光子通量，为神经网络模型输出的第i个位置的预测中子光子通量；n表示训练集中的数据量； 采用平均百分比误差MAPE作为测试集的最终评价指标，用于检验模型准确性： 其中，yj为测试集中第j个位置的中子光子通量，为神经网络模型输出的第j个位置的预测中子光子通量；m表示测试集中的数据量。

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