摘要
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。