| 使用AI的加速质谱回旋加速器系统 |
| KR1020190013170 2019-1-31 发明申请 |
| 2020-8-28 |
| 提供了一种使用人工智能的基于回旋加速器的加速器质量分析系统，以通过提高基于回旋加速器的加速器质谱仪的质量分辨效率来减少质量分析时间。 使用人工智能产生基于回旋加速器的带电粒子的离子源1是示出通过基于累积信息的基于人工神经网络的人工智能学习方法分析的对象的带电粒子比率的平均值的图， 以及一种基于累加信息的人工智能学习方法，通过基于累加信息通过人工神经网络生成射频放大器驱动信号，并根据射频频率生成并存储分析目标的带电粒子比2图形，生成分析目标的带电粒子比2图形 用于分析来自RF放大器2单元2的带电粒子的带电粒子检测信号，并且通过基于人工神经网络的人工智能学习方法将带电粒子检测信号输出到RF放大器2，并且将带电粒子检测信号存储到带电粒子检测单元2。 粒子检测单元通过基于人工神经网络的人工智能学习方法，从而基于累积信息生成目标带电粒子的带电粒子比例图案，并将带电粒子检测信号存储到带电粒子检测单元。 |
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