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discrimination of neutrons and γ-rays in liquid scintillator based on Elman neural network

Chinese Physics C 2016年第8期40卷 130-135页

作者：张才勋林兴德赵建玲余训臻王力朱敬军幸浩洋 Key Laboratory of Radiation Physics and Technology of Ministry of Education Institute of Nuclear Science and TechnologySichuan University School of Physical Science and Technology Sichuan University Key Laboratory of Particle and Radiation Imaging(Ministry of Education) and Department of Engineering Physics Tsinghua University

In this work, a new neutron and γ （n/γ） discrimination method based on an Elman neural network （Enn） is proposed to improve the discrimination performance of liquid scintillator （LS） detectors. neutron and γ data were acquired from an EJ-335 LS detector, which was exposed in a 241Am-9Be radiation field. neutron and γ events were discriminated using two methods of artificial neural network including the Enn and a typical Back Propagation neural network （BPnn） as a control. The results show that the two methods have different n/γ discrimination performances. Compared to the BPnn, the Enn provides an improved of Figure of Merit （FOM） in n/γ discrimination. The FOM increases from 0.907 4- 0.034 to 0.953 4- 0.037 by using the new method of the Enn. The proposed n/γdiscrimination method based on Enn provides a new choice of pulse shape discrimination in neutron detection.

关键词： liquid scintillator n/γ discrimination Elman neural network BP neural network

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