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龙图腾网恭喜成都理工大学工程技术学院申请的专利一种粒子相似性波形甄别方法、系统、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117033980B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311130789.8，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种粒子相似性波形甄别方法、系统、设备及介质是由左卓;黎鹏;刘明哲;郑昀昀;黄晓楠;刘天昊;刘浩然设计研发完成，并于2023-09-02向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种粒子相似性波形甄别方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明提出了一种粒子相似性波形甄别方法、系统、设备及介质，涉及粒子探测领域。该方法包括：响应于脉冲信号超过预定的触发阈值，获取并基于获取的脉冲信号前后的采样点信息，生成数字波形Dn；将数字波形Dn串行或并行导入预先训练的RCNN模型中，得到与数字波形Dn维度一致的点火图，点火图携带有放大后的脉冲信号的波形特征信息；对点火图中携带波形特征信息的部分进行积分计算，得到甄别因子R；对甄别因子R依次进行直方统计和高斯拟合，以得到品质因子值FOM，以及根据3σ原理，计算伽马和中子甄别因子的分界值L；基于品质因子值FOM和分界值L，得到伽马和中子的甄别结果。该方案能够用以快速准确的进行粒子的相似波形甄别。

本发明授权一种粒子相似性波形甄别方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种粒子相似性波形甄别方法，其特征在于，包括以下步骤：响应于脉冲信号超过预定的触发阈值，获取并基于获取的脉冲信号前后的采样点信息，生成数字波形Dn；将所述数字波形Dn串行或并行导入预先训练的RCNN模型中，得到与所述数字波形Dn维度一致的点火图，所述点火图携带有放大后的脉冲信号的波形特征信息；对点火图中携带波形特征信息的部分进行积分计算，得到甄别因子R；对所述甄别因子R依次进行直方统计和高斯拟合，以得到品质因子值FOM，以及根据3σ原理，计算伽马和中子甄别因子的分界值L；基于品质因子值FOM和分界值L，得到伽马和中子的甄别结果；所述RCNN模型的数学表达式为： 其中，i，j为内部活动神经元的位置坐标，n为神经元的迭代次数，Uij代表神经元内部活动，Sij代表外部刺激，β代表链接系数，用于调节神经元内部活动强度；aU代表内部活动的衰减系数，VU代表恒定加权系数，用来调制内部活度特性；θij代表神经元的动态阈值，αθ代表神经元动态阈值的衰减系数，Vθ代表神经元动态阈值的增幅系数；代表随机dropout权值矩阵，由Gijkl与Dijkl逐元素相乘计算得到；Gijkl代表高斯核，它遵循高斯分布；Dijkl代表0-1随机矩阵，其每个元素出现1概率也服从高斯分布。

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