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神经网络方法在高能物理数据分析中的应用

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摘要 神经网络方法经过了七十年代和八十年代的沉寂之后,近几年的重新兴起,已越来越引起人们的广泛兴趣和研究,特别是向后传播法(back-propagation)训练模式的成功,被应用于高能物理实验的物理分析中,取得了较之别的方法好得多的结果,使用该方法,以喷注的形状来鉴别b夸克喷注,以及区分胶子喷注和夸克喷注的工作已见诸于报导。我们在LEP/L3实验的τ极化分析中,设计了一个三层的网络,用通过L3探测器模拟的M.C.事例作为输入,以向后传播法训练之,用以筛选τ的衰变模式,得到了相当满意的选择效率和本底水平,以L3的实验数据检验之,实验和M.C,的结果符合得相当好。
作者 张子平
出处 《计算物理》 CSCD 北大核心 1992年第A01期500-500,共1页 Chinese Journal of Computational Physics

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