Informace o publikaci
Neutron-Gamma Classification by Evolutionary Fuzzy Rules and Support Vector Machines
| Autoři | |
|---|---|
| Rok publikování | 2015 |
| Druh | Článek ve sborníku |
| Konference | 2015 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, MAN AND CYBERNETICS (SMC 2015): BIG DATA ANALYTICS FOR HUMAN-CENTRIC SYSTEMS |
| Fakulta / Pracoviště MU | |
| Citace | |
| www | http://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=7379593&tag=1 |
| Doi | https://doi.org/10.1109/SMC.2015.461 |
| Obor | Informatika |
| Klíčová slova | fuzzy logic; neutron; spectrometry |
| Přiložené soubory | |
| Popis | Přesné a rychlé metody pro rozdělení odezev neutronů a gama záření hrají zásadní roli ve vývoji digitálních scintilačních detektorů. Digitální detektory umožňují použití state-of-the-art analýzy dat, dolování dat a aplikace klasifikačních metod namísto tradičních metod používaných v analogové technologii, jako je měření doby náběhy pulsní odezvy nebo porovnávání náboje. Tato práce srovnává separační vlastnosti fuzzy logiky (evolutionary fuzzy rules) a klasifikačního algoritmu SVM (Support Vector Machines) pro přesnou klasifikaci neutron-gama. Přesnost a výkon obou porovnávaných metod je hodnocena na dvou datových souborech získaných měřeními pole zářiče 252Cf. |