Modernization of nuclear structure data: Promoting evaluation efficiency and usability

评价核结构数据库（Evaluated Nuclear Structure Data File, ENSDF）作为核物理领域的核心数据资源，正面临数据量快速增长与传统格式僵化所带来的挑战。本文旨在系统探讨ENSDF的现代化进程，深入分析其原始数据格式的历史局限性，并综述国际核数据中心在数据结构现代化方面的主要努力。文中重点介绍了JSON Schema、面向对象数据库及机器学习方法在核数据评价中的应用，以及NuDat网络接口如何借助现代可视化技术实现数据的高效交互与传播。此外，本文还介绍了中国核数据团队在该领域的自主探索与实践，特别是中山大学核数据团队在借鉴国际经验的基础上，建立了本地化的原子核数据可视化查询系统。基于这一框架，本文进一步结合JSON化的核结构与衰变数据，利用随机森林方法对超重核多种衰变模式的半衰期进行了系统建模与预测。结果表明，该模型在捕捉非线性关联、修正经验公式残差及识别主衰变模式方面具有显著优势，与实验数据的一致率达92.2\%，均方根误差平均降低超过50\%。研究结果显示，现代化核结构数据库为人工智能在核物理领域的深入应用奠定了基础，为我国核科学研究提供了坚实的数据支撑，并体现了我国在核数据基础设施建设方面的自主创新能力。本文数据集可在 https://doi.org/10.57760/sciencedb.30258 中访问获取。