| Identifikační kód | RIV/00216224:14330/15:00086986 |
|---|
| Název v anglickém jazyce | Neutron-Gamma Classification by Evolutionary Fuzzy Rules and Support Vector Machines |
|---|
| Druh | D - Článek ve sborníku |
|---|
| Jazyk | eng - angličtina |
|---|
| Obor - skupina | I - Informatika |
|---|
| Obor | IN - Informatika |
|---|
| Rok uplatnění | 2015 |
|---|
| Kód důvěrnosti údajů | S - Úplné a pravdivé údaje o výsledku nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů. |
|---|
| Počet výskytů výsledku | 3 |
|---|
| Počet tvůrců celkem | 5 |
|---|
| Počet domácích tvůrců | 2 |
|---|
| Výčet všech uvedených jednotlivých tvůrců | Pavel Kromer (státní příslušnost: CZ - Česká republika)
Zdeněk Matěj (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 3201996)
Petr Musílek (státní příslušnost: CA - Kanada, vedidk: 5877555)
Václav Přenosil (státní příslušnost: CZ - Česká republika, domácí tvůrce: A, vedidk: 9770550)
František Cvachovec (státní příslušnost: CZ - Česká republika, vedidk: 2363798) |
|---|
| Popis výsledku v anglickém jazyce | Accurate and fast methods for neutron-gamma discrimination play an essential role in the development of digital scintillation detectors. Digital detectors allow the use of state-of-the-art data analysis, mining, and classification methods in place of traditional approaches based on analog technology such as the pulse rise-time and charge-comparison methods. This work compares the ability of evolutionary fuzzy rules and support vector machines to perform accurate neutron-gamma classification. The accuracy and performance of both investigated methods are evaluated on two real-world data sets. |
|---|
| Klíčová slova oddělená středníkem | fuzzy logic; neutron; spectrometry |
|---|
| Stránka www, na které se nachází výsledek | - |
|---|
| DOI výsledku | 10.1109/SMC.2015.461 |
|---|