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基于决策树方法的奇A核基态自旋预测

温湖峰 尚天帅 李剑 牛中明 杨东 薛永和 李想 黄小龙

物理学报2023,Vol.72Issue(15):27-35,9.
物理学报2023,Vol.72Issue(15):27-35,9.DOI:10.7498/aps.72.20230530

基于决策树方法的奇A核基态自旋预测

Prediction of ground-state spin in odd-A nuclei within decision tree

温湖峰 1尚天帅 1李剑 1牛中明 2杨东 1薛永和 1李想 1黄小龙3

作者信息

  • 1. 吉林大学物理学院,长春 130012
  • 2. 安徽大学物理与光电工程学院,合肥 230601
  • 3. 中国原子能科学研究院,核数据重点实验室,北京 102413
  • 折叠

摘要

关键词

基态自旋/奇A核/机器学习/决策树

Key words

ground-state spin/odd-A nuclei/machine learning/decision tree

引用本文复制引用

温湖峰,尚天帅,李剑,牛中明,杨东,薛永和,李想,黄小龙..基于决策树方法的奇A核基态自旋预测[J].物理学报,2023,72(15):27-35,9.

基金项目

吉林省自然科学基金(批准号:20220101017JC)、国家自然科学基金(批准号:11675063,11875070,11935001)、核数据重点实验室(批准号:JCKY2020201C157)和安徽省项目(批准号:Z010118169)资助的课题.Project supported by the Natural Science Foundation of Jilin Province,China(Grant No.20220101017JC),the National Natural Science Foundation of China(Grant Nos.11675063,11875070,11935001),the Key Laboratory of Nuclear Data Foundation,China(Grant No.JCKY2020201C157),and the Anhui Project,China(Grant No.Z010118169). (批准号:20220101017JC)

物理学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1000-3290

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