摘要 : 核的散裂反应是由几十MeV以上能量的轻粒子诱发的一类剧烈核反应,可以产生种类繁多的放射性核素.散裂反应中的余核产生截面数据是核物理和核技术应用领域的关键基础数据,但由于反应涉及的体系从小到大,反应能量跨越3-4个数量级,以及产生余核的电荷和质... 展开
| 作者 | 彭丹 魏慧玲 普洁 程凯旋 王玉廷 魏啸宝 陈茜茜 马春旺 |
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| 作者单位 | |
| 英文名称 | Bayesian neural network prediction methods for fragment cross sections in proton-induced spallation reactions |
| 期刊名称 | 《中国科学（物理学 力学 天文学）》 |
| 期刊英文名称 | 《SCIENTIA SINICA Physica,Mechanica & Astronomica》 |
| 页码/总页数 | 111-118 / 8 |
| 语种 | 汉语 |
| 关键词 | 机器学习 贝叶斯神经网络 散裂反应 余核反应截面 |
| DOI | 10.1360/SSPMA-2021-0298 |
| 基金项目 | 国家自然科学基金(编号:11975091)和河南省高校科技创新团队(编号:21IRTSTHN011)资助项目 |
| 收录情况 | BDHX CSCD CSTPCD |
