合肥综合性国家科学中心能源研究院(安徽省能源实验室)胡立群获国家专利权
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龙图腾网获悉合肥综合性国家科学中心能源研究院(安徽省能源实验室)申请的专利一种基于人工神经网络的快中子能谱解谱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：CN119763688B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411893776.0，技术领域涉及：G16C10/00；该发明授权一种基于人工神经网络的快中子能谱解谱方法是由胡立群;张永强设计研发完成，并于2024-12-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于人工神经网络的快中子能谱解谱方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于人工神经网络的快中子能谱解谱方法，用于根据液体闪烁体探测器记录到的中子反冲质子谱，反解中子场的中子能谱。神经网络模型基于生成式对抗神经网络进行开发，包含生成器和判别器。该神经网络使用Geant4模拟EJ301液体闪烁体探测器的中子能量响应，构建了包含20000个样本的数据集用于神经网络的训练。通过使用252Cf和241Am‑Be放射源的中子能谱验证了所提出的神经网络解谱算法。本发明的神经网络模型能够在6keV能量分辨下生成精确的中子能谱数据，并通过Qs品质因子的评估证明了生成的中子能谱与目标能谱基本一致。
本发明授权一种基于人工神经网络的快中子能谱解谱方法在权利要求书中公布了：1.一种基于人工神经网络的快中子能谱解谱方法，其特征在于，包括： 步骤1、构建训练数据集，用于神经网络的训练； 步骤2、对神经网络模型结构进行设计，神经网络由两部分组成，生成器和判别器；生成器以探测器的中子能量响应谱作为输入，通过一系列神经网络层的处理，输出生成的中子能谱；判别器在训练过程中评估生成器输出的能谱与真实能谱之间的相对误差，并将反馈传回生成器； 步骤3、对神经网络进行训练，在训练之前，首先对输入输出数据集进行归一化处理，在训练过程中，设置神经网络的初始学习率，对模型进行，迭代训练，并采用学习率衰减策略，使用Adam优化器对生成器和判别器模型进行优化；在模型的训练过程中，模型参数被不断优化并逐渐逼近最优解，损失值随着训练进程逐步下降，并最终趋于稳定，此时模型已成功收敛，模型训练完成； 步骤4，对神经网络模型进行验证。
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