Застосування одновимірних згорткових нейронних мереж для ідентифікації слабких радіоактивних сигналів у системах динамічного моніторингу

Машкіна, Ірина Вікторівна та Носенко, Тетяна Іванівна та Мельник, Ірина Юріївна (2025) Застосування одновимірних згорткових нейронних мереж для ідентифікації слабких радіоактивних сигналів у системах динамічного моніторингу Кібербезпека: освіта, наука, техніка (3). с. 780-791. ISSN 2663-4023

Текст 056_3_31_781-791-1-11.pdf Download (1MB)

Анотація

Робота присвячена вирішенню актуальної задачі автоматизованого детектування рухомих джерел іонізуючого випромінювання низької активності в системах динамічного радіаційного контролю. Проаналізовано недоліки класичних порогових алгоритмів обробки сигналів, які характеризуються низькою чутливістю та високим рівнем хибних спрацювань в умовах низького співвідношення сигнал/шум. Запропоновано новий метод ідентифікації радіаційних аномалій на основі одновимірної згорткової нейронної мережі (1D CNN). Розроблено математичну модель та програмний алгоритм генерації синтетичних часових рядів сцинтиляційного детектора, що враховує стохастичну природу реєстрації випромінювання (статистика Пуассона), геометрію проїзду транспортного засобу та ефекти екранування. Проведено навчання та тестування розробленої нейромережевої моделі на згенерованих наборах даних. Експериментально підтверджено ефективність запропонованого підходу: точність класифікації сигналів від джерел середньої активності склала 94.2%, а для гранично слабких сигналів, що не розрізняються візуально на тлі шуму, — 83.5%. Отримані результати свідчать про перспективність застосування методів глибокого навчання для підвищення надійності систем радіаційної безпеки.

Тип елементу :	Стаття
Ключові слова:	радіаційний моніторинг; сцинтиляційний детектор; згорткова нейронна мережа; 1D CNN; глибоке навчання; обробка сигналів; рухомі джерела випромінювання
Типологія:	Статті у періодичних виданнях > Фахові (входять до переліку фахових, затверджений МОН)
Підрозділи:	Факультет інформаційних технологій та математики > Кафедра математики і фізики
Користувач, що депонує:	доцент Ірина Юріївна Мельник
Дата внесення:	25 Груд 2025 10:10
Останні зміни:	25 Груд 2025 10:10
URI:	https://elibrary.kubg.edu.ua/id/eprint/55217

Actions (login required)

Перегляд елементу