用神经网络分辨原初宇宙线成分
梁化楼; 解卫; 任敬儒; 王泰杰; 戴贵亮
刊名高能物理与核物理
1997
期号3页码:205-210
关键词神经网络 遗传算法 原初宇宙线成分 高山乳胶室
其他题名DISTINGUISHING PRIMARY COSMIC-RAY COMPOSITION WITH ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS
通讯作者梁化楼
中文摘要尝试在高山乳胶室实验中用神经网络的方法区分超高能区原初宇宙线当中的质子和原子核,对模拟数据的分析结果表明,当族事例观测能量大于500TeV时,对质子和原子核的分辨率均能稳定在80%附近:而当族事例观测能量在100TeV 和500TeV 之间时,对质子和原子核的分辨率均大于70%.
项目资助者国家自然科学基金
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ihep.ac.cn/handle/311005/221542
专题中国科学院高能物理研究所_多学科研究中心_期刊论文
推荐引用方式
GB/T 7714
梁化楼,解卫,任敬儒,等. 用神经网络分辨原初宇宙线成分[J]. 高能物理与核物理,1997(3):205-210.
APA 梁化楼,解卫,任敬儒,王泰杰,&戴贵亮.(1997).用神经网络分辨原初宇宙线成分.高能物理与核物理(3),205-210.
MLA 梁化楼,et al."用神经网络分辨原初宇宙线成分".高能物理与核物理 .3(1997):205-210.
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