基于物理信息贝叶斯神经网络的光中子反应的研究 - 孙 乾坤; 张 岳; 郝 子锐; 王 宏伟; 范 功涛; 许 杭华; 刘 龙祥; 陈 开杰; 金 晟; 王 振伟; 徐 孟轲; 王 向飞 (He jishu)
基于贝叶斯神经网络预测了光中子反应的光中子反应道——(γ,n)和(γ,2n)的反应截面。优化器采用Torch.Adam，学习率设置为0.000 1。在训练过程中，结合物理信息引导有效增强了贝叶斯神经网络对数据结构的捕获能力。优化后的贝叶斯神经网络算法显著缩短了训练时间，单个模型的训练时间不超过7 min，为大量模型测试提供了保障。模型训练完成后，分析了B2、B3和B4模型（隐含层数量分别为2~4）的训练集预测结果，发现随着神经网络隐含层数的增加，模型对数据结构的捕捉能力逐渐增强，且在相同训练次数下表现更为突出。对于训练集中的89Y和159Tb，所有模型均能较好地描述单、双巨共振峰核的(γ,n)和(γ,2n)反应截面，并准确给出巨共振峰的峰位、峰宽和峰高。随后，使用不同模型对197Au的(γ,n)和(γ,2n)反应截面进行了预测，并与实验数据进行了对比。结果表明：与训练集相似，隐含层数量最多的B4模型预测结果最佳。最后，对175Lu的预测分析显示，B4模型可以精确地给出双峰核的峰位和峰相对高低。随着隐含层的增加，模型对训练集的拟合效果和泛化能力均得到了显著提升。未来，基于物理信息的贝叶斯神经网络有望提供更多可靠的光核反应截面数据，为解决实验室间数据分歧提供有力支持。