Репин Виктор Степанович - доктор биологических наук, руководитель отдела здоровья.
197101, Санкт-Петербург, ул. Мира, д. 8; E-mail: v.repin@mail.ru
Viktor S. Repin - Doctor of Biological Sciences, Head of the Ecology Laboratory.
Целью работы является исследование возможности применения искусственной нейронной сети для идентификации и количественной оценки содержания отдельных радионуклидов в суммарном бета-спектре. Нейронная сеть реализована средствами Matlab R2020b. Для исследования использована однослойная нейронная сеть прямого распространения с одним невидимым слоем из 10 нейронов и 3 выходами (по числу радионуклидов). Для тестирования и изучения возможностей искусственной нейронной сети были выбраны 3 гладких модельных спектра — 40K, 137Cs и 90Sr, полученные на жидкостном спектрометре Quantulus 1220. Результаты исследования показали, что нейронные сети являются эффективным методом распознавания вклада отдельного радионуклида или установления его наличия в суммарном бета-спектре. Точность оценки вклада зависит от гладкости спектра и не превышает 30%, для вкладов более 10%, что вполне пригодно для практического использования. Для «зашумленных» спектров метод может использоваться для предварительной оценки вкладов отдельных радионуклидов в суммарный спектр, окончательное значение которых может быть рассчитано методами минимизации при подгонке формы измеренного и распознаваемого спектра.
The aim of this work is to study the possibility of using an artificial neural network for identification and quantitative assessment of the content of individual radionuclides in the total beta spectrum. The neural network implemented by using of Matlab R2020b. A single-layer feedforward neural network with one invisible layer of 10 neurons and 3 outputs (according to the number of radionuclides) was used. To test and study the capabilities of the artificial neural network, 3 smooth model spectra were selected — 40K, 137Cs and 90Sr, obtained on the liquid spectrometer Quantulus 1220. The results of the study showed that neural networks are an effective method for recognizing of the contribution of an individual radionuclide or establishing its presence in the total beta spectrum. The recognition accuracy depends on the smoothness of the spectrum and does not exceed 30% if the share of the radionuclide in the total spectrum is more than 10%, which is quite suitable for practical use. For statistically «noising» spectra, the method can be used to preliminary estimate the weight coefficients of individual radionuclides, the final value of which can be obtained by minimization methods with subsequent statistical criterial fitting of the total spectrum shape.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.