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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:謝奇文
研究生(外文):Hsieh,Chi Wen
論文名稱:利用神經網路來調校位感式光電倍增管的新技術
論文名稱(外文):A new calibration method for PSPMT using a neural network technique
指導教授:鐘太郎;楊銀圳
指導教授(外文):Jong T.L.
學位類別:碩士
校院名稱:國立清華大學
系所名稱:物理研究所
學門:自然科學學門
學類:物理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1993
畢業學年度:81
語文別:英文
中文關鍵詞:位感式光電倍增管神經網路錯誤反饋模型
外文關鍵詞:position sensitive photomultiplier tubeneural networkback
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位感式光電倍增管在許多領域中被廣泛的應用著,舉凡是:核子醫學上的
病灶定位,偵檢核反應器產生的 Gamma ray,高能物理中的量測高能粒子
軌跡,甚至於化學分析上,都可見到它們.但是由於位感式光電倍增管的
內部構造之故,欲得到入射光子位置與輸出訊號的簡單關係,常須要花許
多時間與精力去調校它,但往往這些調校線路極其複雜以致於很難將位感
式光電倍增管調校至完美。在本論文中,我們利用了光二極體來模擬碘化
鉀晶體因受輻射所發出的閃光,並且使用波型產生器以產生一微秒的周期
性脈衝作為光二極體的觸發訊號.然後將光子入射至位感式光電倍增管上
,所產生與入射光子位置有關的四訊號接至類比數位轉換器中並由介面線
路及數位 I/O 卡存取至電腦中.我們提出了一種新的調校方法,利用神
經網路來得知入射光子位置與位感式光電倍增管所輸出的訊號間之對應關
係,換句話說,不須經由調整複雜的調校線路及耗時費心的調校工作,即
可完成調校。于實驗中,我們利用神經網路中的錯誤反饋模型(BP model)
,並分別地利用二種不同的軟體加以訓練,後再加以 recall 以確認學習
情形,發現都可得到令人滿意的結果。綜上得知,乾淨無輻射汙染,快速
而準確的調校,是我們提出這種新的調校方法的二大特色.在論文中,第
一章是簡介位感式光電倍增管的應用及其發展歷史和傳統調校方法的困難
處.位感式光電倍增管的原理和神經網路的架構與原理則敘述在第二章中
.第三章為實驗的軟硬體架構及整個實驗的操作流程.第四章為實驗數據
分析及討論應用神經網路的結果.最後一章,第五章則為結論。

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