基于共轭梯度优化算法的BP神经网络在高能粒子鉴别等领域中的应用

人工神经网络方法已被引入高能物理实验领域并被广泛地应用于夸克胶子喷注的鉴别、电子强子分辨、顶夸克和Higgs粒子的寻找等等。本文采用了一种改良的共轭梯度优化算法并应用于高能物理实验中粒子的鉴别。在该应用中,此算法既能实现每步迭代时在搜索方向上获得最优步长,又能避免目标函数陷入局部收敛点,从而使目标函数快速收敛,提高了算法的有效性。分析结果表明,我们改进后的BP算法显著地提高了粒子物理数据分析中的粒子鉴别能力。

基于Bagging算法的神经网络在粒子鉴别中的应用

分析了神经网络方法和bagging算法在实验高能物理和核物理数据分析中的应用现状。分别对神经网络方法和bagging算法的基本原理进行了介绍。以蒙特卡罗产生器产生的夸克胶子喷注样本为例,详细讨论了神经网络方法以及bagging算法与神经网络结合对粒子鉴别中信号和背景区分问题的应用过程,并对结果进行了讨论和分析。实验结果表明,应用bagging算法后,神经网络能够较大幅度地提高实验高能物理和核物理数据分析中粒子鉴别的精度,以及能够得到较高的信噪比。