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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种基于人工智能的无源效率刻度用探测器参数生成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：CN120235047B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202510383675.7，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于人工智能的无源效率刻度用探测器参数生成方法是由张辉;武祯;李君利;张恺南;曾志;邱睿;马豪;衣宏昌设计研发完成，并于2025-03-28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无源效率刻度用探测器参数生成方法在说明书摘要公布了：本发明涉及探测器无源效率刻度技术领域，尤其是指一种基于人工智能的无源效率刻度用探测器参数生成方法、装置、设备及计算机存储介质。本发明所述的无源效率刻度用探测器参数生成方法，基于机器学习反映了探测器几何参数和探测效率之间的复杂关系，并通过神经网络得到了映射关系，能够实现通过实验效率曲线和调整前探测器参数直接对探测器进行调参；基于人工智能的调参过程相较手动调参节省了时间和计算资源，直接省去了人工反复尝试、调整并进行蒙卡计算的过程，而是由模型基于实验曲线进行直接预测，大大提高了效率。

本发明授权一种基于人工智能的无源效率刻度用探测器参数生成方法在权利要求书中公布了：1.一种无源效率刻度用探测器参数生成方法，其特征在于，包括： 以第一探测器参数以及能量点的探测效率建立输入层的多个输入神经元节点；基于调整后的第二探测器参数建立输出层的多个输出神经元节点；基于第一探测器参数、探测效率曲线和调整后第二探测器参数之间的映射关系建立探测器参数预测神经网络模型；其中，所述第一探测器参数为无需调整的探测器参数；所述第二探测器参数为待调整探测器参数；所述第一探测器参数为除所述第二探测器参数之外的探测器参数；将能量点的区间划分为第一预设区间、第二预设区间和第三预设区间；所述探测器参数预测神经网络模型的网络连接结构包括：将第一探测器参数和所述第一预设区间的能量点所对应的输入神经元节点通过多个中间层和第一输出神经元节点建立连接；将第一探测器参数和所述第二预设区间的能量点所对应的输入神经元节点通过多个中间层和第二输出神经元节点建立连接；将第一探测器参数和所述第三预设区间的能量点所对应的输入神经元节点通过多个中间层和第三输出神经元节点连接； 获取已完成调整的探测器参数组，并在所述探测器参数组的预设范围内随机抽样生成探测器参数训练样本； 将所述探测器参数训练样本输入无源效率刻度程序进行蒙卡计算，得到能量点的探测效率训练样本，汇总得到训练集； 基于所述训练集对所述探测器参数预测神经网络模型进行训练，得到目标探测器参数预测模型； 基于所述目标探测器参数预测模型对待调整的第二探测器参数进行调整。

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