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机器学习法优化硅微条探测器电荷重建 被引量：1
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作者 闵江洪 乔锐 +5 位作者 于龙昆 彭文溪 龚轲 郭东亚 崔兴柱 刘雅清 《核电子学与探测技术》 CAS 北大核心 2023年第2期318-324,共7页
为了消除硅微条探测器的电荷响应对入射位置和入射方向的依赖,提高电荷分辨能力,使用OPTICS、高斯混合与主成分分析三种机器学习算法协同完成了电荷重建,并与经典方法进行对比。结果表明,相较于经典方法,基于机器学习重建的电荷谱峰谷... 为了消除硅微条探测器的电荷响应对入射位置和入射方向的依赖,提高电荷分辨能力,使用OPTICS、高斯混合与主成分分析三种机器学习算法协同完成了电荷重建,并与经典方法进行对比。结果表明,相较于经典方法,基于机器学习重建的电荷谱峰谷比更大、电荷分辨更小,重建效果更好。 展开更多
关键词 硅微条探测器 电荷重建 机器学习
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