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研究采用贝叶斯神经网络方法预测钍-232的裂变产额，填补了主要核数据库在特定中子能量区间的数据空白。该方法将物理原理嵌入模型结构，显著提升了预测精度和物理一致性，为钍基反应堆设计、安全评估和燃料循环分析提供了关键数据支持，并有望扩展到其他锕系核素评估。