26年WP统计学基于神经网络的核事故源项反演方法研究4.37-AI67.76_1-约21932字符.pdf

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WHKJ大学本科毕业论文II摘要反演问题是环境监测、核安全、工程诊断等领域的关键科学问题，其核心是通过可观测信息反向推求未知源项与系统参数。传统反演方法依赖复杂物理建模与迭代优化，在高维非线性、不适定、稀疏观测等场景下存在精度不足、效率较低、鲁棒性较弱等问题。为突破这种局限，本文开展基于神经网络的核事故源项反演方法研究，旨在构建一种数据驱动与物理约束相结合的反演框架，提高复杂条件下反演结果的准确性、稳定性与实用性。研究以数据学习为核心思路，首先对观测数据与影响因素进行预处理，通过归一化、特征提取与数据增强提升数据质量；其次根据反演...

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