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申请/专利权人：北京放射性核素实验室

摘要：本发明是一种基于CatBoost模型的核事件筛选方法，解决了目前监测容易产生误识别和漏识别的问题。1、获取非核爆场景下气体氙监测数据集A；2、计算生成仅核爆场景下气体氙监测数据集B；3、从数据集A中随机挑选50％数据作为本底数据数据集C，挑选剩余50％数据随机叠加数据集B中数据作为本底加核爆数据集D；4、根据CD中数据进行特征计算，确定可能的核爆筛选特征；5、将筛选的特征中的离散特征，利用CatBoost算法进行转化，并和步骤4筛选出的连续特征向量相结合进行模型训练；6、利用测试集对所训练的模型进行评估，对事件性质判断。本发明根据已有的历史监测数据，建立一套数据筛选模型，为核爆炸事件准确筛选判定提供技术方案，提高了筛选准确率。

主权项：1.一种基于CatBoost模型的核事件筛选方法，其特征是：包括如下步骤：步骤一：获取非核爆场景下不同监测站点的惰性气体氙监测数据集A；步骤二：根据核爆后惰性气体同位素比值及放射性核素衰变规律，计算生成仅核爆场景下不同监测站点的惰性气体氙监测数据集B；步骤三：从数据集A中随机挑选50％数据作为非核爆场景数据集，称为数据集C，挑选剩余50％数据随机叠加数据集B中数据作为核爆叠加本底场景数据集，称为数据集D，根据数据生成过程，将数据集C中数据标记为本底数据，将数据集D中数据标记为本底加核爆数据；步骤四：特征工程，根据数据集C和数据集D中数据进行特征计算，特征包括站点代码、四种氙同位素的浓度、不确定度及最小可探测浓度MDC、样品中是否探测到包含某种氙同位素、氙同位素之间比值、同位素比值是否大于特定特征值、基于时序计算的异常阈值以及同位素浓度是否大于异常阈值，确定可能的核爆筛选特征；步骤五：将筛选的特征中的离散特征，包括样品中是否探测到包含某种氙同位素、同位素比值是否大于特定特征值以及同位素浓度是否大于异常阈值，利用CatBoost算法进行转化得到catboost_vector，将经过CatBoost处理后的离散特征向量和步骤四筛选出的连续特征向量相结合在训练集上进行模型训练；步骤六：利用测试集通过使用准确率、查准率、召回率、f1-度量和AUC值评价指标对所训练的模型进行评估，基于建立的模型，对监测数据进行事件性质判断。

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