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采用神经网络来对反应性进行辨识，辨识的结果可与其他反应性测量方法结果相互比较以降低物理启动的风险。神经网络的训练采用一阶梯度优化算法，利用点堆中子动力学模型产生训练样本。分析了正常物理启动时中子的倍增特性。仿真结果表明，该网络具有推广能力，能有效辨识反应性。
基于神经网络的反应堆物理启动中的反应性辨识
【摘 要】
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采用神经网络来对反应性进行辨识，辨识的结果可与其他反应性测量方法结果相互比较以降低物理启动的风险。神经网络的训练采用一阶梯度优化算法，利用点堆中子动力学模型产生训练
【机 构】
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海军工程大学
【出 处】
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核技术
【发表日期】
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2007年1期
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