【摘 要】
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针对多组分中子屏蔽材料优化设计中蒙特卡罗模拟计算时间长而对算法效率的制约,讨论了利用BP神经网络算法快速预测材料中子屏蔽效果的方法。以复合材料300种随机质量组分和其
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针对多组分中子屏蔽材料优化设计中蒙特卡罗模拟计算时间长而对算法效率的制约,讨论了利用BP神经网络算法快速预测材料中子屏蔽效果的方法。以复合材料300种随机质量组分和其对应的蒙特卡罗计算的剂量值组成训练样本,建立了典型的3层BP神经网络模型,其剂量预测值与样本值的绝对偏差在±2以内。对训练样本之外的验证样本,绝对偏差扩大到-6.4~5.2之间。偏差分布统计显示70%以上样本的相对偏差绝对值在2%以内,定性判断该神经网络模型的计算精度和泛化能力满足优化算法使用。使用交叉验证法对网络进行二次训练,可提
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