|сгенерировать QR код
Открытый доступ
Только для подписчиков
Применение нейросетевого подхода к измерениям потоков космического излучения
Аннотация
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.
Об авторах
А. Ю. Истратов
Московский институт электроники и математики НИУ ВШЭ
Россия
Россия
К. В. Захарченко
Производственно-технологический центр «УралАлмазИнвест»
Россия
Россия
А. Ф. Каперко
Московский институт электроники и математики НИУ ВШЭ
Россия
Россия
В. А. Колюбин
Производственно-технологический центр «УралАлмазИнвест»
Россия
Россия
В. П. Кулагин
Московский институт электроники и математики НИУ ВШЭ
Россия
Россия
Р. И. Курочкин
Московский институт электроники и математики НИУ ВШЭ
Россия
Россия
Список литературы
1. 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.
2. 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.
3. 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.
4. Дикусар Н. Д. Полиноминальная аппроксимация высоких порядков. Дубна: ОИЯИ, 2014.
5. Алберг Дж., Нильсон Э., Уолш Дж. Теория сплайнов и её приложения / Пер. с англ. М.: Мир, 1972.
6. Хайкин Саймон. Нейронные сети: полный курс. М.: Издательский дом «Вильямс», 2006.
7. Murray A. F. Application of Neural Nets. Kluwer Academic Publishers, 1995.
8. Клеопин А. В. Уменьшение погрешности измерений длительности фронта импульсов с использованием искусственной нейронной сети // Измерительная техника. 2015. № 4. С. 58-60.
9. Fausett L. Fundamentals of Neural Networks: Architectures, Algorithms and Applications. Prentice Hall, 1994.
10. Колмогоров А. Н., Фомин С. В. Элементы теории функций и функционального анализа. М.: ФиС, 1976.
11. Панченко Т. В. Генетические алгоритмы: Учебно-методическое пособие / Под ред. Ю. Ю. Тарасевича. Астрахань: АГУ, 2007.
12. Круглов В. В., Дли М. И., Голунов Р. Ю. Нечеткая логика и искусственные нейронные сети. М.: ФИЗМАТЛИТ, 2001.
13. 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.
Рецензия
Для цитирования:
Истратов А.Ю., Захарченко К.В., Каперко А.Ф., Колюбин В.А., Кулагин В.П., Курочкин Р.И. Применение нейросетевого подхода к измерениям потоков космического излучения. Izmeritelʹnaya Tekhnika. 2016;(3):49-54.
Просмотров:
61
Послать статью по эл. почте 