ЗАСТОСУВАННЯ ОДНОВИМІРНИХ ЗГОРТКОВИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ІДЕНТИФІКАЦІЇ СЛАБКИХ РАДІОАКТИВНИХ СИГНАЛІВ У СИСТЕМАХ ДИНАМІЧНОГО МОНІТОРИНГУ - Носенко, Тетяна; Машкіна, Ірина; Мельник, Ірина (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2025)
Робота присвячена вирішенню актуальної задачі автоматизованого детектування рухомих джерел іонізуючого випромінювання низької активності в системах динамічного радіаційного контролю. Проаналізовано недоліки класичних порогових алгоритмів обробки сигналів, які характеризуються низькою чутливістю та високим рівнем хибних спрацювань в умовах низького співвідношення сигнал/шум. Запропоновано новий метод ідентифікації радіаційних аномалій на основі одновимірної згорткової нейронної мережі (1D CNN). Розроблено математичну модель та програмний алгоритм генерації синтетичних часових рядів сцинтиляційного детектора, що враховує стохастичну природу реєстрації випромінювання (статистика Пуассона), геометрію проїзду транспортного засобу та ефекти екранування. Проведено навчання та тестування розробленої нейромережевої моделі на згенерованих наборах даних. Експериментально підтверджено ефективність запропонованого підходу: точність класифікації сигналів від джерел середньої активності склала 94.2%, а для гранично слабких сигналів, що не розрізняються візуально на тлі шуму, — 83.5%. Отримані результати свідчать про перспективність застосування методів глибокого навчання для підвищення надійності систем радіаційної безпеки.