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Gaussian mixture models as automated particle classifiers for fast neutron detectors
Statistical Analysis and Data Mining ( IF 1.3 ) Pub Date : 2019-07-25 , DOI: 10.1002/sam.11432 Brenton Blair 1 , Cliff Chen 1 , Andrew Glenn 1 , Alan Kaplan 1 , Jaime Ruz 1 , Lance Simms 1 , Ron Wurtz 1
Statistical Analysis and Data Mining ( IF 1.3 ) Pub Date : 2019-07-25 , DOI: 10.1002/sam.11432 Brenton Blair 1 , Cliff Chen 1 , Andrew Glenn 1 , Alan Kaplan 1 , Jaime Ruz 1 , Lance Simms 1 , Ron Wurtz 1
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Pulse shape discrimination (PSD) is the task of classifying electronic pulse shapes for different particle types such as gamma rays and fast neutrons interacting in scintillators and read out by photo sensitive detectors. This field has been limited in its adoption of techniques found in the statistical learning community. Methods initially employed in the 1960s for analog electronic circuitry persist in the current PSD literature describing operations performed on digitized pulses, which are amenable to statistical rigor. Despite vast amounts of data collected at low energy levels, traditional PSD methods are unable to discriminate particles below a certain threshold. In this work, Gaussian mixture models (GMMs) are used as a clustering technique for fast neutron detection in the absence of labeled data. GMMs yield improvements spanning the energy spectrum in a desirably efficient, unsupervised fashion. An extension, the Dirichlet Process GMM, provides further flexibility and classification improvement.
中文翻译:
高斯混合模型作为快速中子探测器的自动颗粒分类器
脉冲形状判别(PSD)是对不同粒子类型(例如,在闪烁体中相互作用并由光敏探测器读出的伽马射线和快中子)的电子脉冲形状进行分类的任务。该领域在采用统计学习社区中发现的技术方面受到限制。在1960年代最初用于模拟电子电路的方法存在于当前的PSD文献中,该文献描述了对数字化脉冲执行的操作,这些操作符合统计要求。尽管以低能级收集了大量数据,但是传统的PSD方法无法区分低于某个阈值的粒子。在这项工作中,高斯混合模型(GMM)被用作在没有标记数据的情况下快速中子检测的聚类技术。GMM以令人满意的高效,无监督的方式改善了整个能谱。Dirichlet Process GMM扩展是进一步的灵活性和分类改进。
更新日期:2019-07-25
中文翻译:
高斯混合模型作为快速中子探测器的自动颗粒分类器
脉冲形状判别(PSD)是对不同粒子类型(例如,在闪烁体中相互作用并由光敏探测器读出的伽马射线和快中子)的电子脉冲形状进行分类的任务。该领域在采用统计学习社区中发现的技术方面受到限制。在1960年代最初用于模拟电子电路的方法存在于当前的PSD文献中,该文献描述了对数字化脉冲执行的操作,这些操作符合统计要求。尽管以低能级收集了大量数据,但是传统的PSD方法无法区分低于某个阈值的粒子。在这项工作中,高斯混合模型(GMM)被用作在没有标记数据的情况下快速中子检测的聚类技术。GMM以令人满意的高效,无监督的方式改善了整个能谱。Dirichlet Process GMM扩展是进一步的灵活性和分类改进。