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申请/专利权人：成都理工大学
摘要：本发明公开一种采用神经网络处理器的粒子及事例类型甄别系统，涉及辐射探测技术领域，核脉冲信号采集模块采集待甄别目标的射线能量，转化为核脉冲数字波形发送给CPU处理单元提取核脉冲信号数据；NPU处理单元基于核脉冲信号数据，利用部署在NPU处理单元中的第一甄别模型，确定待甄别目标的第一类型；第一类型为α粒子或β粒子；或基于核脉冲信号数据，利用部署在NPU处理单元中的第二甄别模型，确定待甄别目标的第二类型；第二类型为全能量沉积事例或部分能量沉积事例；或基于核脉冲信号数据，利用部署在NPU处理单元中的第三甄别模型，确定待甄别目标的第三类型；第三类型为中子或伽马射线。本发明实现了粒子及事例类型的在线甄别。
主权项：1.一种采用神经网络处理器的粒子及事例类型甄别系统，其特征在于，所述甄别系统包括：核脉冲信号采集模块和SOC处理器，所述SOC处理器部署有CPU处理单元和NPU处理单元；所述核脉冲信号采集模块、所述CPU处理单元与NPU处理单元依次连接；所述核脉冲信号采集模块用于采集待甄别目标的射线能量，并将所述射线能量转化为核脉冲数字波形，并将所述核脉冲数字波形发送给所述CPU处理单元；所述CPU处理单元用于从所述核脉冲数字波形中提取核脉冲信号数据；所述NPU处理单元用于：基于所述核脉冲信号数据，利用部署在所述NPU处理单元中的第一甄别模型，确定待甄别目标的第一类型；所述第一甄别模型是利用多个核脉冲信号数据和对应的第一类型对神经网络进行训练得到的，所述第一类型为α粒子或β粒子，所述神经网络为卷积神经网络或全连接神经网络；或基于所述核脉冲信号数据，利用部署在所述NPU处理单元中的第二甄别模型，确定待甄别目标的第二类型；所述第二甄别模型是利用多个核脉冲信号数据和对应的第二类型对神经网络进行训练得到的，所述第二类型为全能量沉积事例或部分能量沉积事例；或基于所述核脉冲信号数据，利用部署在所述NPU处理单元中的第三甄别模型，确定待甄别目标的第三类型；所述第三甄别模型是利用多个核脉冲信号数据和对应的第三类型对神经网络进行训练得到的，所述第三类型为中子或伽马射线。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都理工大学 一种采用神经网络处理器的粒子及事例类型甄别系统
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