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dc.contributor6207es_ES
dc.contributor.otherhttps://orcid.org/0000-0002-7081-9084es_ES
dc.contributor.otherhttps://orcid.org/0000-0003-2545-4116-
dc.coverage.spatialGlobales_ES
dc.creatorEspinoza García, Guadalupe-
dc.creatorMartínez Blanco, María del Rosario-
dc.creatorLeón Pérez, Ana-
dc.creatorHernández Pérez, Cruz-
dc.creatorCastañeda Miranda, Víctor Hugo-
dc.creatorSolís Sánchez, Luis Octavio-
dc.creatorCastañeda Miranda, Rodrígo-
dc.creatorVega Carrillo, Héctor René-
dc.creatorMendez Villafañe, Roberto-
dc.creatorGallego Díaz, Eduardo-
dc.creatorde Sousa Lacerda, Marco Aurelio-
dc.creatorOrtíz Rodríguez, José Manuel-
dc.date.accessioned2019-03-13T18:07:40Z-
dc.date.available2019-03-13T18:07:40Z-
dc.date.issued2016-09-28-
dc.identifierinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES
dc.identifier.urihttp://localhost/xmlui/handle/20.500.11845/726-
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.48779/pb23-g252es_ES
dc.description.abstractPara la espectrometría y dosimetría de neutrones el Sistema Espectrométrico de Esferas Bonner ha sido el sistema más usado, sin embargo, el número, tamaño y peso de las esferas que componen al sistema, la necesidad de utilizar un código de reconstrucción y los largos periodos de tiempo empleados para realizar las mediciones, son algunos de los inconvenientes que este sistema presenta. Para la reconstrucción de los espectros se han usado diferentes técnicas como las redes neuronales artificiales de propagación inversa. El objetivo de este trabajo fue reducir el número de esferas Bonner y usar las rapideces de conteo en una red neuronal de propagación inversa, optimizada por medio de la metodología de diseño robusto, para reconstruir los espectros de neutrones. Para el diseño de la red neuronal (RN) se usaron los espectros de neutrones del OIEA y la matriz de respuesta de las esferas Bonner con detector de 6 LiI(Eu). Se comparó el desempeño de la red usando 7 esferas Bonner que se comparó con el caso donde solo se usan 2 esferas y 1 esfera. Las topologías de red se entrenaron 36 veces para cada caso manteniendo constante el error objetivo (1E(-3)), el algoritmo de entrenamiento fue trainscg y la metodología de diseño robusto para determinar las mejores arquitecturas de red. Con éstas, se compararon los mejores y peores resultados. Se encontró que los resultados que se obtienen usando 7 esferas son semejantes a los obtenidos con la esfera de 5 in, sin embargo aún se encuentra en una etapa de análisis de información.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherMesoamerican Centre for Theoretical Physicses_ES
dc.relationhttps://inis.iaea.org/collection/NCLCollectionStore/_Public/48/016/48016642.pdf?r=1&r=1es_ES
dc.relation.urigeneralPublices_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Estados Unidos de América*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/us/*
dc.sourceInternational symposium on solid state dosimetry 16°,Tuxtla Gutiérrez, Chiapas,24 al 28 de Septiembre, México, pp. 59-71es_ES
dc.subject.classificationCIENCIAS FISICO MATEMATICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA [1]es_ES
dc.subject.otherEspectrometría de neutroneses_ES
dc.subject.otheresferas Bonneres_ES
dc.subject.otherredes neuronales artificialeses_ES
dc.subject.otheroptimizaciónes_ES
dc.titleEspectrometría y Dosimetría Neutrónica con Redes Neuronales y Esferas Bonner: Un Estudio para Reducir el Número de Esferases_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
Appears in Collections:*Documentos Académicos*-- UA Ciencias Nucleares

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