通过UMAP-HDBSCANAN在液体闪中进行增强的α/β区分
Yifan Tian1, Haoran Liu2, Zhijie Yang2
1China University of Geosciences, Beijing, 100083, China; National Institute of Metrology, Beijing, 100029, China.
概括
这项研究引入了一种改进的α/β (α/β) 区分方法,使用统一多重近似和投影 (UMAP) 和HDBSCAN进行液体闪. 与传统的脉冲形状歧视 (PSD) 相比,这种新的方法提高了事件分离和稳定性.
科学领域:
- 核物理 核物理 核物理
- 数据科学数据科学数据科学
- 分析化学 分析化学
背景情况:
- 精确的α (α) 和β (β) 事件区分对于放射性同位素分析的液体闪测量至关重要.
- 传统的脉冲形状歧视 (PSD) 方法在性能和强度方面可能面临局限性.
研究的目的:
- 开发和验证用于液体闪光计数的增强的α/β区分方法.
- 使用先进的机器学习技术,提高α/β事件分离的准确性和稳定性.
主要方法:
- 原始液体闪数据的波形预处理.
- 使用统一的多重近似和投影 (UMAP) 将维度减少到三个维度,用于特征提取和可视化.
- 使用基于层次密度的应用与噪音的空间聚类 (HDBSCAN) 对α和β事件的分类.
- 训练一个随机森林分类器使用HDBSCAN集群标签进行波形特征分析和处理类不平衡.
主要成果:
- 拟议的UMAP-HDBSCAN方法证明了α/β分离性能的提高.
- 使用241Am和90Sr/90Y混合源的验证证实与传统PSD相比,优越的歧视.
- 该方法表现出对输入参数变化的增强稳定性.
结论:
- UMAP-HDBSCAN方法在液体闪光测量中的α/β区分方面取得了重大进展.
- 这种方法为放射性同位素分析提供了更准确,更强大和更通用的工具.
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