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龍圖騰網(wǎng)獲悉山東大學申請的專利基于人工智能的液閃TDCR多核素β譜分析方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN120254934B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510741216.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01T1/36；該發(fā)明授權(quán)基于人工智能的液閃TDCR多核素β譜分析方法及系統(tǒng)是由楊錢;易立設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-06-05向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本基于人工智能的液閃TDCR多核素β譜分析方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明屬于核輻射測量技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種基于人工智能的液閃TDCR多核素β譜分析方法及系統(tǒng)。該方法包括：利用蒙特卡羅技術(shù)構(gòu)建液閃探測器譜儀的數(shù)值模型，用以模擬單一核素在不同淬滅條件下的能譜響應(yīng)；采用參數(shù)化數(shù)據(jù)合成算法構(gòu)建訓練數(shù)據(jù)庫；構(gòu)建多任務(wù)混譜解析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；利用構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫進行模型的訓練；輸入實測譜圖，利用訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實時輸出多核素絕對活度、探測器效率、及分解能譜貢獻曲線。本發(fā)明創(chuàng)新性地融合β連續(xù)能譜的微分分布特征與淬滅響應(yīng)曲線特性，構(gòu)建具有物理機理約束的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，在未知淬滅條件下實現(xiàn)液閃TDCR多核素能譜特征解耦與活度精確求解。

本發(fā)明授權(quán)基于人工智能的液閃TDCR多核素β譜分析方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書中公布了：1.基于人工智能的液閃TDCR多核素β譜分析方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟一：構(gòu)建液閃探測器譜儀的數(shù)值模型，用以模擬單一核素在不同淬滅條件下液閃TDCR兩道符合邏輯和以及三道符合的能譜響應(yīng)； 步驟二：采用參數(shù)化數(shù)據(jù)合成算法構(gòu)建訓練數(shù)據(jù)庫，包括不同淬滅條件和多組分混合組成的情況； 步驟三：構(gòu)建多任務(wù)混譜解析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，利用構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫進行模型的級聯(lián)多任務(wù)訓練；多任務(wù)混譜解析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型采用雙階段級聯(lián)設(shè)計：第一階段通過共享全連接層提取混合譜特征，同步預測各核素的活度及探測器效率，利用梯度量級自適應(yīng)動態(tài)權(quán)重分配機制動態(tài)平衡活度及探測器效率的優(yōu)化目標；第二階段將活度、探測器效率預測結(jié)果與共享特征融合，重構(gòu)出各核素的原始譜及兩管、三管的混合譜圖；多任務(wù)混譜解析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入為多核素混合的兩管符合邏輯和三管符合的TDCR響應(yīng)能譜，輸出為各核素活度、探測器效率、各核素的原始譜及兩管、三管的分解譜圖； 步驟四：輸入實測譜圖，利用訓練好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實時輸出多核素絕對活度、探測器效率、及分解能譜貢獻曲線。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人山東大學，其通訊地址為：266200 山東省青島市即墨區(qū)濱海路72號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。