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Particle identification using artificial neural networks at BESIII
Qin G(秦纲); Lv JG(吕军光); He KL(何康林); Bian JM(边渐鸣); Cao GF(曹国富); Deng ZY(邓子艳); He M(何苗); Huang B(黄彬); Ji XB(季晓斌); Li G(李刚); Li HB(李海波); Li WD(李卫东); Liu CX(刘春秀); Liu HM(刘怀民); Ma QM(马秋梅); Ma X(马想); Mao ZP(毛泽普); Mo XH(莫晓虎); Qiu JF(邱进发); Sun SS(孙胜森); Sun YZ(孙永昭); Wang JK(王纪科); Wang LL(王亮亮); Wen SP(文硕频); Wu LH(伍灵慧); Xie YG(谢宇广); Yang M(杨明); Yu GW(俞国威); Yuan ZZ(苑长征); Yuan Y(袁野); Zang SL(臧石磊); Zhang ZC(张长春); Zhang JY(张建勇); Zhu YS(朱永生); Qin, G; Lue, JG; He, KL; Bian, JM; Cao, GF; Deng, ZY; He, M; Huang, B; Ji, XB; Li, G; Li, HB; Li, WD; Liu, CX; Liu, HM; Ma, QM; Ma, X; Mao, YJ; Mao, ZP; Mo, XH; Qiu, JF; Sun, SS; Sun, YZ; Wang, JK; Wang, LL; Wen, SP; Wu, LH; Xie, YG; You, ZY; Yang, M; Yu, GW; Yuan, CZ; Yuan, Y; Zang, SL; Zhang, CC; Zhang, JY; Zhang, L; Zhang, XY; Zhang, Y; Zhu, YS; Zou, JH
2008
发表期刊CHINESE PHYSICS C
卷号32期号:1页码:1-8
通讯作者Qin, G (reprint author), Chinese Acad Sci, Inst High Energy Phys, Beijing 100049, Peoples R China.
摘要A multilayered perceptrons' neural network technique has been applied in the particle identification at BESIII. The networks are trained in each sub-detector level. The NN output of sub-detectors can be sent to a sequential network or be constructed as PDFs for a likelihood. Good muon-ID, electron-ID and hadron-ID are obtained from the networks by using the simulated Monte Carlo samples.
文章类型Article
关键词artificial neural networks particle identification PID variables multilayered perceptrons
学科领域Physics
收录类别SCI
WOS类目Physics, Nuclear ; Physics, Particles & Fields
WOS记录号WOS:000253488900001
引用统计
被引频次:4[WOS]   [WOS记录]     [WOS相关记录]
文献类型期刊论文
条目标识符http://ir.ihep.ac.cn/handle/311005/225411
专题实验物理中心
粒子天体物理中心
计算中心
推荐引用方式
GB/T 7714
Qin G,Lv JG,He KL,et al. Particle identification using artificial neural networks at BESIII[J]. CHINESE PHYSICS C,2008,32(1):1-8.
APA 秦纲.,吕军光.,何康林.,边渐鸣.,曹国富.,...&Zou, JH.(2008).Particle identification using artificial neural networks at BESIII.CHINESE PHYSICS C,32(1),1-8.
MLA 秦纲,et al."Particle identification using artificial neural networks at BESIII".CHINESE PHYSICS C 32.1(2008):1-8.
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