Восстановление энергетического спектра потока нейтронного излучения с помощью алгоритма машинного обучения «случайный лес»

Аннотация

На основе алгоритма "случайный лес" разработан метод восстановления энергетических спектров потока нейтронного излучения по показаниям многошарового спектрометра Боннера. Для обеспечения условия гладкости, спектры были представлены в виде разложения по базису полиномов Лежандра. Для повышения качества работы алгоритма были оптимизированы 4 гиперпараметра: число деревьев в лесу; максимальная глубина дерева; минимальное число объектов для расщепления; ограничение на число объектов в листьях. Показано, что наибольшее влияние на качество работы алгоритма оказывает гиперпараметр "ограничение на число объектов в листьях". На тестовой выборке показано, что восстановленные спектры по характеру близки к исходным, и имеют с ними высокую корреляцию, равную 0.78. Ошибка рассчитанной по исходным и восстановленным спектрам мощности эффективной дозы для изотропного облучения не превышает 44%. Для глобальной и локальной интерпретации результатов работы алгоритма применен метод объяснимого искусственного интеллекта "локальное интерпретируемое модельно-агностическое объяснение (LIME)". Показано, что на работу модели наибольшее влияние оказывают измерения с шарами-замедлителями диаметром 5",10" и 12".

Сведения об авторах

Konstantin Alekseevich Chizhov, Объединенный институт ядерных исследований; Государственный университет "Дубна"

старший научный сотрудник Лаборатории информационных технологий им. М.Г. Мещерякова;
старший научный сотрудник Института системного анализа и управления, кандидат биологических наук

Artem Alekseevich Bely, Государственный университет "Дубна"

студент

Mariia Dmitrievna Starikovskaia, Государственный университет "Дубна"

студент

Egor Nikolaevich Volkov, Государственный университет "Дубна"

аспирант

Опубликована
2024-12-15
Как цитировать
CHIZHOV, Konstantin Alekseevich et al. Восстановление энергетического спектра потока нейтронного излучения с помощью алгоритма машинного обучения «случайный лес». Современные информационные технологии и ИТ-образование, [S.l.], v. 20, n. 4, dec. 2024. ISSN 2411-1473. Доступно на: <http://sitito.cs.msu.ru/index.php/SITITO/article/view/1167>. Дата доступа: 26 mar. 2025
Раздел
Исследования и разработки в области новых ИТ и их приложений