基本信息:
- 专利标题： 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
- 申请号：CN202510383675.7 申请日：2025-03-28
- 公开(公告)号：CN120235047A 公开(公告)日：2025-07-01
- 发明人： 张辉 , 武祯 , 李君利 , 张恺南 , 曾志 , 邱睿 , 马豪 , 衣宏昌
- 申请人： 清华大学
- 申请人地址： 北京市海淀区清华园
- 专利权人： 清华大学
- 当前专利权人： 清华大学
- 当前专利权人地址： 北京市海淀区清华园
- 代理机构： 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙)
- 代理人： 孟洋
- 主分类号： G06F30/27
- IPC分类号： G06F30/27 ; G06N3/04 ; G06N3/08
摘要：
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。
IPC结构图谱:
| G06F30/27 | 使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机 |