成都理工大学 发布 241Am-9Be 数据集和 238Pu-9Be 数据集 数据集, 应用在 辐射检测、脉冲形状鉴别 领域

成都理工大学 本次发布的数据集 241Am-9Be 数据集和 238Pu-9Be 数据集, 本文介绍了用于辐射检测的脉冲形状鉴别（PSD）算法的综合调查和基准测试，将近六十种方法分为统计（时域、频域、基于神经网络的）和先验知识（机器学习、深度学习）两大类。论文在两个标准化数据集上实现了所有算法并进行评估：一个来自 241Am-9Be 源的无标签数据集和一个来自 238Pu-9Be 源的时间飞行标签数据集。评估指标包括性能指标（FOM）、F1 分数、ROC-AUC 和方法间相关性。研究结果表明，深度学习模型，特别是多层感知器（MLPs）和结合统计特征与神经回归的混合方法，通常优于传统方法。

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