論文の概要: "Prompt-Gamma Neutron Activation Analysis (PGNAA)" Metal Spectral
Classification using Deep Learning Method
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.13909v1
- Date: Mon, 29 Aug 2022 22:02:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-31 13:12:57.361501
- Title: "Prompt-Gamma Neutron Activation Analysis (PGNAA)" Metal Spectral
Classification using Deep Learning Method
- Title（参考訳）: 深層学習法による"prompt-gamma neutron activation analysis (pgnaa)"金属スペクトル分類
- Authors: Ka Yung Cheng, Helmand Shayan, Kai Krycki, Markus Lange-Hegermann
- Abstract要約: 本稿では, PGNAA マシンのテスト時間を削減するため, ディープラーニング分類の新展開を紹介する。
我々はランダムサンプリング手法とクラス活性化マップ(CAM)の両方を提案し、"小さくなった"サンプルを生成し、CNNモデルを継続的に訓練する。
PGNAAの総計測時間を2.5秒に短縮し、12種類の物質を用いてデータセットの精度を96.88 %程度に抑える。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.674863913115431
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: There is a pressing market demand to minimize the test time of Prompt Gamma
Neutron Activation Analysis (PGNAA) spectra measurement machine, so that it
could function as an instant material analyzer, e.g. to classify waste samples
instantaneously and determine the best recycling method based on the detected
compositions of the testing sample.
This article introduces a new development of the deep learning classification
and contrive to reduce the test time for PGNAA machine. We propose both Random
Sampling Methods and Class Activation Map (CAM) to generate "downsized" samples
and train the CNN model continuously. Random Sampling Methods (RSM) aims to
reduce the measuring time within a sample, and Class Activation Map (CAM) is
for filtering out the less important energy range of the downsized samples.
We shorten the overall PGNAA measuring time down to 2.5 seconds while
ensuring the accuracy is around 96.88 % for our dataset with 12 different
species of substances. Compared with classifying different species of
materials, it requires more test time (sample count rate) for substances having
the same elements to archive good accuracy. For example, the classification of
copper alloys requires nearly 24 seconds test time to reach 98 % accuracy.
- Abstract（参考訳）: Prompt Gamma Neutron Activation Analysis (PGNAA) スペクトル測定装置の試験時間を最小限に抑え、即ち廃棄物サンプルを即時分類し、検出された試料組成に基づいて最適なリサイクル方法を決定できる即時材料分析装置として機能するように、市場需要が高まっている。
本稿では,pgnaaマシンのテスト時間を短縮する深層学習分類とcontriveの新たな開発について紹介する。
ランダムサンプリング法とクラスアクティベーションマップ(cam)の両方を提案し,"ダウンサイズ"なサンプルを生成し,cnnモデルを継続的にトレーニングする。
ランダムサンプリング法 (RSM) はサンプル内の測定時間を短縮することを目的としており、クラス活性化マップ (CAM) はダウンサイズサンプルの少ないエネルギー範囲をフィルタリングするためのものである。
PGNAAの総計測時間を2.5秒に短縮し、12種類の物質を用いてデータセットの精度を96.88 %程度に抑える。
異なる種類の材料を分類するよりも、同じ元素を持つ物質が正確性を保つのにより多くの試験時間(サンプル数率)が必要となる。
例えば、銅合金の分類には、98 %の精度に達するまで24秒近い試験時間が必要となる。
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