Speaker
思源 余
(清华大学工程物理系)
Description
本研究基于反向同轴点电极高纯锗（HPGe）探测器，利用脉冲形状判别（PSD）技术区分单点与多点事例，以应用于稀有事件探测和低本底测量。研究采用卷积神经网络（CNN）对模拟波形进行训练，并利用实验波形校准前置放大器的响应函数，从而对实验数据进行事例甄别。结果表明，该方法的甄别性能与传统 A/E 方法相当，并在表面事例和背散射事例的识别方面表现出潜在优势。
