Utilizando la tecnolog???a de las Redes Neuronales Artificiales (RNA), sea ha dise???ado, entrenado y validado una RNA capaz de determinar los factores de conversi???n fluencia a dosis correspondientes a la dosis efectiva E, la dosis equivalente ambiental H*(10) y dosis equivalente personal Hp(10, ), en diferentes posiciones. Para entrenar y validar la red fue utilizado un conjunto de 211 espectros de neutrones y los coeficientes de conversi???n fluencia a dosis publicados por el Organismo Internacional de Energ???a At?? ...
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Utilizando la tecnolog???a de las Redes Neuronales Artificiales (RNA), sea ha dise???ado, entrenado y validado una RNA capaz de determinar los factores de conversi???n fluencia a dosis correspondientes a la dosis efectiva E, la dosis equivalente ambiental H*(10) y dosis equivalente personal Hp(10, ), en diferentes posiciones. Para entrenar y validar la red fue utilizado un conjunto de 211 espectros de neutrones y los coeficientes de conversi???n fluencia a dosis publicados por el Organismo Internacional de Energ???a At???mica. Este conjunto de datos fue dividido de manera aleatoria en 3 grupos para la validaci???n, entrenamiento y pruebas de la RNA. El 70% de los datos se utiliz??? para entrenamiento, 15% para validaci???n y el 15% restante para pruebas. La RNA necesita como ???nico dato de entrada las 7 tasas de conteo obtenidas con un sistema espectrom???trico de esferas de Bonner (BSS), y entrega en su salida los factores de conversi???n fluencia a dosis. Los resultados obtenidos al final de este trabajo fueron buenos, probando que las RNA son una buena opci???n para la determinaci???n de los factores de conversi???n fluencia a dosis teniendo como ???nica informaci???n las tasas de conteo medidas con un BSS.
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