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本申请公开了一种γ辐射多层屏蔽累积因子计算方法、装置、设备及介质，包括：确定影响累积因子的各种参数，产生多组不同屏蔽样本，并结合MCNP程序计算出对应的累积因子值；以确定的影响累积因子的各种参数作为输入，以计算出的对应的累积因子值作为输出，构建深度神经网络；对深度神经网络进行训练，通过不断调试学习参数，直至满足设定需求结束训练；将实际的影响累积因子的各种参数输入至训练好的深度神经网络，直接预测出对应的γ辐射多层累积因子。本申请通过构建深度神经网络，采用预计算的数据样本进行深度神经网络学习，可实现γ辐射多层累积因子快速准确计算，不但计算耗时少，可以一次性计算大量累积因子，而且其计算精度相对较高。