[发明专利]一种基于神经网络的质子在器件中能量沉积预测方法在审
| 申请号： | 202210087323.3 | 申请日： | 2022-01-25 |
| 公开（公告）号： | CN114492188A | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 李光耀;蒋煜琪;王煜泽;薛玉雄;曹荣幸;郑澍;王磊;曾祥华 | 申请（专利权）人： | 扬州大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F30/15 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 陈建和 |
| 地址： | 225009 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的质子在器件中能量沉积预测方法，通过建立反应目标系统特性的数据库，搭建BP神经网络并进行优化训练，通过确定的最优网络模型与预测的数据集进行预测，通过本发明预测能量沉积与实际能量沉积相比，总体准确率保持在90％以上，只有个别预测结果有所偏差，误差率在15％左右。因此，本发明基于神经网络进行能量沉积预测可以实现沉能量积快速准确地预测，解决了实验方法和模拟仿真方法带来的人力、物力以及时间成本等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 质子 器件 能量 沉积 预测 方法 | ||
【主权项】：
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