KROMER, Pavel, Zdeněk MATĚJ, Petr MUSÍLEK, Václav PŘENOSIL a František CVACHOVEC. Neutron-Gamma Classification by Evolutionary Fuzzy Rules and Support Vector Machines. In 2015 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, MAN AND CYBERNETICS (SMC 2015): BIG DATA ANALYTICS FOR HUMAN-CENTRIC SYSTEMS. Kowloon: IEEE, 2015. s. 2638-2642. ISBN 978-1-4799-8696-5. doi:10.1109/SMC.2015.461.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Neutron-Gamma Classification by Evolutionary Fuzzy Rules and Support Vector Machines
Autoři KROMER, Pavel (203 Česká republika), Zdeněk MATĚJ (203 Česká republika, garant, domácí), Petr MUSÍLEK (124 Kanada), Václav PŘENOSIL (203 Česká republika, domácí) a František CVACHOVEC (203 Česká republika).
Vydání Kowloon, 2015 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON SYSTEMS, MAN AND CYBERNETICS (SMC 2015): BIG DATA ANALYTICS FOR HUMAN-CENTRIC SYSTEMS, od s. 2638-2642, 5 s. 2015.
Nakladatel IEEE
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Stať ve sborníku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Čína
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
Forma vydání elektronická verze "online"
WWW URL
Kód RIV RIV/00216224:14330/15:00086986
Organizační jednotka Fakulta informatiky
ISBN 978-1-4799-8696-5
ISSN 1062-922X
Doi http://dx.doi.org/10.1109/SMC.2015.461
UT WoS 000368940202127
Klíčová slova česky fuzzy logika, neutron, spektrometrie
Klíčová slova anglicky fuzzy logic; neutron; spectrometry
Štítky firank_A
Změnil Změnil: RNDr. Zdeněk Matěj, Ph.D., učo 72963. Změněno: 12. 12. 2019 11:02.
Anotace
Accurate and fast methods for neutron-gamma discrimination play an essential role in the development of digital scintillation detectors. Digital detectors allow the use of state-of-the-art data analysis, mining, and classification methods in place of traditional approaches based on analog technology such as the pulse rise-time and charge-comparison methods. This work compares the ability of evolutionary fuzzy rules and support vector machines to perform accurate neutron-gamma classification. The accuracy and performance of both investigated methods are evaluated on two real-world data sets.
Anotace česky
Přesné a rychlé metody pro rozdělení odezev neutronů a gama záření hrají zásadní roli ve vývoji digitálních scintilačních detektorů. Digitální detektory umožňují použití state-of-the-art analýzy dat, dolování dat a aplikace klasifikačních metod namísto tradičních metod používaných v analogové technologii, jako je měření doby náběhy pulsní odezvy nebo porovnávání náboje. Tato práce srovnává separační vlastnosti fuzzy logiky (evolutionary fuzzy rules) a klasifikačního algoritmu SVM (Support Vector Machines) pro přesnou klasifikaci neutron-gama. Přesnost a výkon obou porovnávaných metod je hodnocena na dvou datových souborech získaných měřeními pole zářiče 252Cf.
VytisknoutZobrazeno: 21. 10. 2021 05:26