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龍圖騰網恭喜四川輕化工大學申請的專利基于GA-BP神經網絡的輻射場三維重建方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119295681B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-04-04發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411835710.6，技術領域涉及：G06T17/00；該發明授權基于GA-BP神經網絡的輻射場三維重建方法是由石睿;張倩;茍睿;吳亞東;庹先國設計研發完成，并于2024-12-13向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于GA-BP神經網絡的輻射場三維重建方法在說明書摘要公布了：本發明涉及輻射場檢測領域，本發明公開了一種基于GA?BP神經網絡的輻射場三維重建方法。該基于GA?BP神經網絡的輻射場三維重建方法包括步驟：S1、基于Geant4模擬軟件對放射源進行模擬實驗，獲取三維輻射場模擬數據；同時進行真實實驗，獲取實測數據；S2、構建BP神經網絡模型；基于GA算法優化BP神經網絡模型，獲得初始GA?BP模型；S3、選取數據庫中的訓練樣本對初始GA?BP模型訓練，得到優化后的GA?BP模型；選取數據庫的其余未訓練數據，輸入優化后的GA?BP模型，完成對三維輻射場的重建。采用該基于GA?BP神經網絡的輻射場三維重建方法能夠顯著提高重建的準確度和速度，為核設施空間放射性分布的準確掌握提供了強有力的技術支持。

本發明授權基于GA-BP神經網絡的輻射場三維重建方法在權利要求書中公布了：1.基于GA-BP神經網絡的輻射場三維重建方法，其特征在于，包括以下步驟：S1、基于Geant4模擬軟件對放射源進行模擬實驗，獲取三維輻射場模擬數據；同時進行真實實驗，獲取實測數據；將通過Geant4模擬軟件進行模擬實驗生成的數據與真實實驗生成的數據建立的數據庫；S2、構建BP神經網絡模型；基于GA算法優化BP神經網絡模型，獲得初始GA-BP模型；所述BP神經網絡模型包括輸入層、隱藏層以及輸出層；所述輸入層節點數為3，輸出層為輻射劑量值，所述輸出層節點數為1；對輸入層與輸出層變量進行歸一化處理，建立影響變量與目標變量的映射關系；所述BP神經網絡模型中的隱藏層設置為4層，每層各40個節點；且激活函數為Relu函數；所述Relu函數其表達式如下：σx＝maxx,0；其中σx為隱藏層輸出量，x為隱藏層輸入量；所述BP神經網絡模型中的輸出層選擇Sigmoid函數，其表達式如下： 其中，為輸出層輸出量，e為自然常數，為最后一層隱藏層輸出量；獲得初始GA-BP模型的方法包括以下步驟：S21、初始BP神經網絡，確定BP神經網絡的輸入層節點數、隱含層層數、隱藏層節點數和輸出層節點數；S22、初始權值和閥值，將輸入的數據進行預處理獲得初始值，通過GA算法對所述初始值編碼，建立適應度函數優化BP神經網絡的權值和閥值；S23、將選擇群體之中的最高適應度的個體進行交叉操作，獲取若干新個體；S24、對若干所述新個體進行變異操作，獲取新種群；S25、對所述新種群進行更新，并進行適應度計算，采用適應度高的個體替換適應度低的個體，形成新的種群，計算適應度函數的方法為： 其中，N表示訓練集樣本數，dj表示訓練樣本網絡的期望輸出，Oj表示訓練樣本網絡的實際輸出；S26、重復步驟S22至步驟S25，直到所述適應度大于預設閾值或者迭代次數到達預設次數停止迭代，獲得最優權值和閥值，得到優化后的BP網絡模型；S3、選取步驟S1中所得到的數據庫中的訓練樣本對初始GA-BP模型訓練，得到優化后的GA-BP模型；選取數據庫的其余未訓練數據，輸入優化后的GA-BP模型，完成對三維輻射場的重建。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人四川輕化工大學，其通訊地址為：643000 四川省自貢市自流井區匯興路519號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。