izmertechИзмерительная техникаIzmeritel`naya Tekhnika0368-10252949-5237ФГУП "ВНИИФТРИ"izmertech-453Research ArticleИЗМЕРЕНИЯ ИОНИЗИРУЮЩИХ ИЗЛУЧЕНИЙIONIZING RADIATION MEASUREMENTSПрименение нейросетевого подхода к измерениям потоков космического излученияИстратовА. Ю.noemail@neicon.ruЗахарченкоК. В.noemail@neicon.ruКаперкоА. Ф.noemail@neicon.ruКолюбинВ. А.noemail@neicon.ruКулагинВ. П.noemail@neicon.ruКурочкинР. И.noemail@neicon.ruМосковский институт электроники и математики НИУ ВШЭRussian FederationПроизводственно-технологический центр «УралАлмазИнвест»Russian Federation201607022023034954Copyright © Истратов А.Ю., Захарченко К.В., Каперко А.Ф., Колюбин В.А., Кулагин В.П., Курочкин Р.И., 20232023Истратов А.Ю., Захарченко К.В., Каперко А.Ф., Колюбин В.А., Кулагин В.П., Курочкин Р.И.Истратов А.Ю., Захарченко К.В., Каперко А.Ф., Колюбин В.А., Кулагин В.П., Курочкин Р.И.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.izmt.ru/jour/article/view/453

Рассмотрен нейросетевой подход к обработке выходной информации спектрометра на алмазных детекторах, используемого на борту космического корабля. Предложен математический инструментарий, позволяющий получать дифференцируемую информацию о потоках электронов, протонов и тяжелых заряженных частиц в 21 энергетическом диапазоне.

A neural network approach is considered for the processing of the output information from a spectrometer working on diamond detectors, mounted on board a spacecraft. A mathematical tool is suggested, allowing to receive differentiable information about the flow of electrons, protons and heavy charged particles in the range of power 21.

спектрометркосмическое излучениенейронная сетьалмазный детекторкосмический аппаратвосстановление спектраspectrometercosmic radiationa neural networka diamond detectorspacecraftspectrum recoveryReferencesКадилин В. В., Колюбин В. А., Львов С. А., Недосекин П. Г., Идалов В. А., Тюрин Е. М., Колесников С. В., Самосадный В. Т. Перспективы применения алмазных детекторов для регистрации заряженных частиц космического излучения // Ядерная физика и инжиниринг. 2014. Т. 5. № 2. С. 138.Кадилин В. В., Колюбин В. А., Львов С. А., Недосекин П. Г., Идалов В. А., Тюрин Е. М., Колесников С. В., Самосадный В. Т. Перспективы применения алмазных детекторов для регистрации заряженных частиц космического излучения // Ядерная физика и инжиниринг. 2014. Т. 5. № 2. С. 138.Захарченко К. В., Каперко А. Ф., Колюбин В. А., Кулагин В. П, Львов С. А., Недосекин П. Г., Чумаченко Е. Н. Спектрометрический алмазный детектор потоков ионизирующего излучения для транспортных космических систем // Измерительная техника. 2015. № 6. С. 63-67.Захарченко К. В., Каперко А. Ф., Колюбин В. А., Кулагин В. П, Львов С. А., Недосекин П. Г., Чумаченко Е. Н. Спектрометрический алмазный детектор потоков ионизирующего излучения для транспортных космических систем // Измерительная техника. 2015. № 6. С. 63-67.Аневский С. И., Золотаревский Ю. М., Крутиков В. Н., Минаева О. А., Минаев Р. В., Сенин Д. С. Развитие методов воспроизведения и передачи единиц спектрометрии с использованием синхротронного излучения // Измерительная техника. 2015. № 3. С. 31-34.Аневский С. И., Золотаревский Ю. М., Крутиков В. Н., Минаева О. А., Минаев Р. В., Сенин Д. С. Развитие методов воспроизведения и передачи единиц спектрометрии с использованием синхротронного излучения // Измерительная техника. 2015. № 3. С. 31-34.Дикусар Н. Д. Полиноминальная аппроксимация высоких порядков. Дубна: ОИЯИ, 2014.Дикусар Н. Д. Полиноминальная аппроксимация высоких порядков. Дубна: ОИЯИ, 2014.Алберг Дж., Нильсон Э., Уолш Дж. Теория сплайнов и её приложения / Пер. с англ. М.: Мир, 1972.Алберг Дж., Нильсон Э., Уолш Дж. Теория сплайнов и её приложения / Пер. с англ. М.: Мир, 1972.Хайкин Саймон. Нейронные сети: полный курс. М.: Издательский дом «Вильямс», 2006.Хайкин Саймон. Нейронные сети: полный курс. М.: Издательский дом «Вильямс», 2006.Murray A. F. Application of Neural Nets. Kluwer Academic Publishers, 1995.Murray A. F. Application of Neural Nets. Kluwer Academic Publishers, 1995.Клеопин А. В. Уменьшение погрешности измерений длительности фронта импульсов с использованием искусственной нейронной сети // Измерительная техника. 2015. № 4. С. 58-60.Клеопин А. В. Уменьшение погрешности измерений длительности фронта импульсов с использованием искусственной нейронной сети // Измерительная техника. 2015. № 4. С. 58-60.Fausett L. Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms and Applications. Prentice Hall, 1994.Fausett L. Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms and Applications. Prentice Hall, 1994.Колмогоров А. Н., Фомин С. В. Элементы теории функций и функционального анализа. М.: ФиС, 1976.Колмогоров А. Н., Фомин С. В. Элементы теории функций и функционального анализа. М.: ФиС, 1976.Панченко Т. В. Генетические алгоритмы: Учебно-методическое пособие / Под ред. Ю. Ю. Тарасевича. Астрахань: АГУ, 2007.Панченко Т. В. Генетические алгоритмы: Учебно-методическое пособие / Под ред. Ю. Ю. Тарасевича. Астрахань: АГУ, 2007.Круглов В. В., Дли М. И., Голунов Р. Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001.Круглов В. В., Дли М. И., Голунов Р. Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001.ОСТ 134-1044-2007. Аппаратура, приборы, устройства и оборудование космических аппаратов. Методы расчёта радиационных условий на борту космических аппаратов и установления требований по стойкости радиоэлектронной аппаратуры космических аппаратов к воздействию заряженных частиц космического пространства естественного происхождения.ОСТ 134-1044-2007. Аппаратура, приборы, устройства и оборудование космических аппаратов. Методы расчёта радиационных условий на борту космических аппаратов и установления требований по стойкости радиоэлектронной аппаратуры космических аппаратов к воздействию заряженных частиц космического пространства естественного происхождения.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.