質(zhì)子散裂反應(yīng)產(chǎn)物截面數(shù)據(jù)是許多核應(yīng)用領(lǐng)域的關(guān)鍵基礎(chǔ)數(shù)據(jù).不論在實(shí)驗(yàn)還是理論上,獲得精確、完整的能量依賴的散裂產(chǎn)物截面都具有很大的挑戰(zhàn).運(yùn)用貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法(Bayesian Neural network,BNN)學(xué)習(xí)現(xiàn)有的質(zhì)子散裂反應(yīng)產(chǎn)生的同位素截面,并做出預(yù)測(cè).BNN預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)驗(yàn)測(cè)量截面吻合的很好,并展現(xiàn)出較好的模型泛化能力,可為核天體物理、加速器驅(qū)動(dòng)的亞臨界系統(tǒng)、質(zhì)子治療等領(lǐng)域提供參考價(jià)值.

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【文章目錄】：
1貝葉斯學(xué)習(xí)
    1.1貝葉斯方法
    1.2 預(yù) 測(cè)
2 結(jié)果與討論
    2.1 最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的選擇
    2.2 質(zhì)子散裂反應(yīng)產(chǎn)物截面的預(yù)測(cè)
3 總 結(jié)



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