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神经网络方法对β衰变寿命的研究
李鹏1; 白景虎1; 牛中明2; 牛一斐1
2022-04-27
Source Publication中国科学:物理学 力学 天文学
Volume52Issue:05Pages:57-63
Abstract原子核的β衰变寿命决定了天体快中子俘获核合成过程(r-过程)的时间标度,其精确描述对r-过程研究十分重要.本文利用机器学习方法,通过构建三种不同的神经网络,给出了整个核素图上原子核β衰变寿命的预测及其误差,研究了神经网络输入量、神经元个数和激活函数的选取对预测结果的影响.与基于有限程小液滴模型的无规相位近似理论(FRDM+QRPA)相比,对原子核β衰变寿命的描述精度提升了约2.6倍,与实验的均方根偏差达到了10~(0.43);对于寿命小于1 s的原子核,精度达到了10~(0.22),这将对r-过程模拟研究产生重要的影响.
Keywordβ衰变寿命 神经网络 机器学习
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Indexed By北大核心 ; CSCD
Language中文
Subtype学术期刊
Citation statistics
Document Type期刊论文
Identifierhttps://ir.lzu.edu.cn/handle/262010/482617
Collection核科学与技术学院
Corresponding Author牛一斐
Affiliation1.兰州大学核科学与技术学院;
2.安徽大学物理与材料科学学院
First Author AffilicationSchool of Nuclear Science and Technology
Corresponding Author AffilicationSchool of Nuclear Science and Technology
Recommended Citation
GB/T 7714
李鹏,白景虎,牛中明,等. 神经网络方法对β衰变寿命的研究[J]. 中国科学:物理学 力学 天文学,2022,52(05):57-63.
APA 李鹏,白景虎,牛中明,&牛一斐.(2022).神经网络方法对β衰变寿命的研究.中国科学:物理学 力学 天文学,52(05),57-63.
MLA 李鹏,et al."神经网络方法对β衰变寿命的研究".中国科学:物理学 力学 天文学 52.05(2022):57-63.
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